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アイテム
畳込みニューラルネットワーク向け重み量子化手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/186507
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18650735aae97e-bb05-4c40-bea6-2a760866d1db
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SLDM18183037.pdf (921.2 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-02-28 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 畳込みニューラルネットワーク向け重み量子化手法の検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 計算手法と設計手法 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 高知工科大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kochi University of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
氏原, 収悟
× 氏原, 収悟
× 密山, 幸男
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 画像識別などに多く用いられる深層学習の畳込みニューラルネットワーク （CNN） のハードウェア実装において，回路規模の削減やメモリ使用量の削減を目的として，重み係数や演算データの量子化に関する研究が注目されている．ニューラルネットワークの構成やデータセットによっては，数ビット程度まで量子化するにもかかわらず，単精度浮動小数点演算による処理と同程度の認識精度が得られたという報告もある．一方で，重み係数の量子化は，学習パラメータや量子化の手順などによって認識精度が大きく変わるため，それらの最適化は容易ではない．そこで本研究では，オープンソースフレームワークのひとつである Chainer を用いて様々な量子化手法を評価できる環境を構築した．また，重み係数量子化の一手法を提案し，従来手法による認識精度と比較評価を行った． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 巻 2018-SLDM-183, 号 37, p. 1-6, 発行日 2018-02-28 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
