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アイテム
カーネルテンプレート化と計算再利用によるCNNの計算量削減に関する検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190693
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19069326b39bea-fa8a-44d5-b7bf-edb4358b0034
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-ARC18232011.pdf (431.4 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 | 2018-07-23 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | カーネルテンプレート化と計算再利用によるCNNの計算量削減に関する検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 機械学習・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 | ||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
井内, 悠太
× 井内, 悠太
× 津邑, 公暁
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 画像認識において，Convolutional Neural Network (CNN) と呼ばれるニューラルネットワークが高い認識精度を示し広く利用されている．近年では，CNN が学習や推論に要する計算量の増大が問題となっており，この計算量を削減するための研究が盛んに行われている．しかし，計算量を削減する方法によっては，CNN の認識精度が大きく低下する場合も存在し，CNN の認識精度の低下を抑えつつ，計算量を削減する事が課題となっている．本稿では，学習のための計算量削減に向けたカーネルテンプレート化と，推論のための計算量削減に向けた計算再利用の活用について検討する．評価の結果，カーネルテンプレート化により，認識精度を損うことなく，学習させる必要のあるパラメタを大きく削減できることを確認した．また，CNN に含まれる処理において，繰り返し同じ計算が行われることを明らかにし，計算再利用が CNN 計算に対して高い親和性を持つことを確認した． | |||||||||
| 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 2018-ARC-232, 号 11, p. 1-7, 発行日 2018-07-23 |
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| 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 | |||||||||
