2026-04-14T09:55:13Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195114 2025-01-19T23:12:48Z 1164:1579:9681:9756

車載応用向けDNNモデル軽量化の検討 平山, 侑樹 廣獺, 一俊 早川, 剛 気屋村, 純一 深谷, 安利 栗田, 裕二 安藤, 洸太 植吉, 晃大 高前田, 伸也 本村, 真人 機械学習 ハードウェア実装に向けた畳み込みニューラルネットワークの量子化手法について検討した．パラメータ間での量子化の度合いの関係について議論したものは少なく、高精度を保ったまま、かつ計算量を減らしたい．そこで Residual Network [1] を対象とし、活性、重み、バッチ正規化、畳み込み演算の出力それぞれに対し、個別のビット幅、スケールを設定することにより、一般にスケールの異なる値の効率的な量子化手法について提案する．独自に用意した歩行者検出のデータセットを用いてその性能を評価するとともに、CIFAR-10 による評価を行った．歩行者検出のデータセットにおいて浮動小数点での演算とほぼ変わらない精度を実現できることを示した． technical report 情報処理学会 2019-03-10 application/pdf 研究報告システム・アーキテクチャ（ARC） 34 2019-ARC-235 1 6 2188-8574 AN10096105 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/195114/files/IPSJ-ARC19235034.pdf jpn