In this study, we present deep neural networks with a set of node-wise varying activation functions. The feature-learning abilities of the nodes are affected by the selected activation functions, where the nodes with smaller indices become increasingly more sensitive during training. As a result, the features learned by the nodes are sorted by the node indices in order of their importance such that more sensitive nodes are related to more important features. The proposed networks learn input features but also the importance of the features. Nodes with lower importance in the proposed networks can be pruned to reduce the complexity of the networks, and the pruned networks can be retrained without incurring performance losses. We validated the feature-sorting property of the proposed method using both shallow and deep networks as well as deep networks transferred from existing networks.
KSP 제안 키워드
Activation function, Deep neural network(DNN), Input features, deep networks
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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