@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197514,
 author = {池田, 泰我 and 植吉, 晃大 and 安藤, 洸太 and 廣瀬, 一俊 and 浅井, 哲也 and 本村, 真人 and 高前田, 伸也 and Taiga, Ikeda and Kodai, Ueyoshi and Kota, Ando and Kazutoshi, Hirose and Tetsuya, Asai and Masato, Motoura and Shinya, Takamaeda},
 issue = {8},
 month = {Jun},
 note = {ニューラルネットワークをスマートフォンなどの組み込み機器に搭載する際に，計算量が多いことが問題になる．そこで，本論文ではニューラルネットワーク計算を軽量化するために無効ニューロンに着目した．0 の値を持つニューロンである無効ニューロンは，ニューラルネットワークの積和演算において不必要であるが，無効になるニューロンは入力データに応じて変動することが知られている．そのため，このような無効ニューロンを本体のニューラルネットワークとは別の二値化ニューラルネットワークで予測することで，先行して不要なニューロンを動的に特定し，本体の計算を省略する手法を提案する．計算省略の頻度と認識精度の間にはトレードオフがあるため，それを調整するバイアスチューニング技術を導入して評価した．},
 title = {効率的なDNN計算のための無効ニューロン予測手法の評価},
 year = {2019}
}