이 진화 된 컨 벌 루 션 신경망 의 추론 속도 향상 장치 ( 100 ) 에 의한 추론 시간 과 분류 작업 의 정확 성 을 비교 하 는 실험 을 통해 효용 성 을 검증 하 고자 한다 . 실험 에 활용 되 는 컬러 영상 데이터 셋 인 ImageNet 과 CIFAR - 10 는 각각 대 규모 및 소규모 데이터 세트 가 분류 대상 으로 고려 된다 . CIFAR 10 은 32 x 32 의 작 은 크기 의 컬러 영상 데이터 셋 으로 , 10 개 의 물체 분류 에 대한 5 만 장 의 트레이닝 셋 과 1 만 장 의 테스트 셋 을 포함 한다 . ImageNet 은 평균 469 × 387 의 큰 크기 의 컬러 영상 데이터 셋 으로 , 1000 개 의 물체 분류 에 대한 120 만 장 의 트레이닝 셋 과 5 만 장 의 테스트 셋 을 포함 한다 . 종래 의 BCNN 모델 에 는 Binarized ConvNet ( CIFAR - 10 용 ) Binarized AlexNet ( ImageNet 용 ) 이 사용 된다 . Binarized ConvNet 은 초기 학습 속도 가 0 . 1 이 고 모 멘 텀 이 0 . 9 인 SGD 최적기 를 기반 으로 하 여 배치 크기 가 512 인 250 개 의 에 펙 스 ( epochs ) 에 걸쳐 학습 된다 . Binarized AlexNet 은 상기 Binarized ConvNet 과 동일 한 최적화 도구 와 배치 크기 설정 을 사용 하 며 , 40 개 의 에 펙 스 에 걸쳐 학습 된다 . 또한 , 분류 정확도 에 영향 을 줄 수 있 는 모든 사전 처리 또는 데이터 확대 기법 은 사용 하 지 않 는다 .