Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2019-06-04 |
タイトル |
|
|
タイトル |
エッジ環境におけるニューラルネットワーク学習軽量化手法の検討 |
言語 |
|
|
言語 |
jpn |
キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
ニューラルネットワーク |
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 |
|
|
|
北海道大学 |
著者所属 |
|
|
|
北海道大学 |
著者所属 |
|
|
|
東京工業大学 |
著者所属 |
|
|
|
科学技術振興機構さきがけ |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Hokkaido University |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Hokkaido University |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Tokyo Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
JST PRESTO |
著者名 |
廣瀬, 一俊
浅井, 哲也
本村, 真人
高前田, 伸也
|
著者名(英) |
Kazutoshi, Hirose
Tetsuya, Asai
Masato, Motomura
Shinya, Takamaeda
|
論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
IoT 端末における情報処理の高度化に向け,ニューラルネットワークの推論だけではなく学習も行うことが期待されている.しかし,エッジ環境では演算資源や電力に制約があるため,演算コストやメモリ使用量の大きい誤差逆伝播法による大規模な学習を行うのは現実的ではない.本研究では,エッジ環境での誤差逆伝播法に頼らない,メモリ使用量 ・演算量ともに軽量な学習手法の検討を行った.CIFAR-100 を用いた評価の結果,誤差逆伝播法で最終層のみのファインチューニングを行う場合に比べて,一定のメモリ量増加に抑えながらより高い認識精度で学習可能であることがわかった. |
書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN10096105 |
書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)
巻 2019-ARC-236,
号 9,
p. 1-6,
発行日 2019-06-04
|
ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8574 |
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 |