Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | University of Sfax | - |
Autor(es): dc.contributor | Economiques et de Gestion de Jendouba | - |
Autor(es): dc.contributor | Polytech-Sfax (IPSAS) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Edinburgh Napier University | - |
Autor(es): dc.creator | Tmamna, Jihene | - |
Autor(es): dc.creator | Fourati, Rahma | - |
Autor(es): dc.creator | Ben Ayed, Emna | - |
Autor(es): dc.creator | Passos, Leandro A. | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João P. | - |
Autor(es): dc.creator | Ben Ayed, Mounir | - |
Autor(es): dc.creator | Hussain, Amir | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T18:32:03Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T18:32:03Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128378 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/297298 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/297298 | - |
Descrição: dc.description | Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), continue to demonstrate remarkable performance across various tasks. However, their computational demands and energy consumption present significant drawbacks, restricting their practical deployment and contributing to a substantial carbon footprint. This paper addresses this challenge by proposing a novel method named Binary Particle Swarm Optimization Layer Pruner (BPSO-LPruner), aimed at achieving substantial computational reduction and mitigating environmental impact during CNN inference. BPSO-LPruner utilizes a constrained Binary Particle Swarm Optimization for CNN layer pruning, integrating a masked-bit strategy and a new population initialization strategy to enhance search performance. We illustrate the effectiveness of our method in reducing model computational costs and carbon footprint emissions while improving performance across multiple models (VGG16, VGG19, DenseNet-40, ResNet18, ResNet20, ResNet34, ResNet44, ResNet56, ResNet110, ResNet50, and MobileNetv2) and diverse datasets (CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny-ImageNet, COVID-19 X-ray dataset). Promising results underscore the performance of the proposed method. Additionally, we demonstrate that layer pruning yields benefits beyond enhanced computational performance. Our experimentation reveals that BPSO-LPruner enhances the model's reliability and robustness by effectively addressing variations in input data, inherent ambiguity in model parameters, and adversarial images. | - |
Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council | - |
Descrição: dc.description | Research Groups in Intelligent Machines National Engineering School of Sfax (ENIS) University of Sfax | - |
Descrição: dc.description | Université de Jendouba Faculté des Sciences Juridiques Economiques et de Gestion de Jendouba | - |
Descrição: dc.description | Industry 4.0 Research Lab Polytech-Sfax (IPSAS), Avenue 5 August, Rue Said Aboubaker | - |
Descrição: dc.description | School of Sciences São Paulo State University | - |
Descrição: dc.description | Computer Sciences and Communication Department Faculty of Sciences of Sfax University of Sfax | - |
Descrição: dc.description | School of Computing Edinburgh Napier University | - |
Descrição: dc.description | School of Sciences São Paulo State University | - |
Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council: EP/M026981/1 | - |
Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council: EP/T021063/1 | - |
Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council: EP/T024917/1 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Neurocomputing | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Adversarial attacks | - |
Palavras-chave: dc.subject | Binary particle swarm optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bit mask strategy | - |
Palavras-chave: dc.subject | Green deep learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Layer pruning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Layer weighting initialization | - |
Título: dc.title | A binary particle swarm optimization-based pruning approach for environmentally sustainable and robust CNNs | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: