精度，推論速度及び消費電力の制御によるニューラルネットワークの自動構築化手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: 精度，推論速度及び消費電力の制御によるニューラルネットワークの自動構築化手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method for Automatic Construction of Neural Networks by Controlling Accuracy, Inference Speed and Power Consumption
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: UBI
• 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: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科／YRP研究開発推進協会
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTソフトウェアイノベーションセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTソフトウェアイノベーションセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTソフトウェアイノベーションセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTソフトウェアイノベーションセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTソフトウェアイノベーションセンタ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University / YRP R&D Promotion Committee
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information and Environment Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Software Innovation Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Software Innovation Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Software Innovation Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Software Innovation Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Software Innovation Center
• 著者名: 小澤, 遼; 大越, 匡; 柘植, 晃; 中澤, 仁; 若月, 駿尭; 岸本, 康成; 豊田, 真智子; 八木, 哲志; 寺本, 純司
• 著者名(英): Ryo, Ozawa; Tadashi, Okoshi; Akira, Tsuge; Jin, Nakazawa; Toshiaki, Wakatsuki; Yasunari, Kishimoto; Machiko, Toyoda; Satoshi, Yagi; Junji, Teramoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 第5世代移動通信システム (5G) の実用化に伴い，IoT の普及が期待される．近年，AI の基盤技術であるニューラルネットワーク (以下 NN と呼ぶ) を学習する深層学習に関する研究が盛んに行われており，IoT デバイスへの AI の搭載により社会課題の解決や業務の効率化が期待される．一方で，あらゆる「モノ」がインターネットに接続されるようになるため，トラフィックの削減や通信を介した処理の高速化のため，エッジコンピューティングが重要となる．エッジコンピューティングのように IoT デバイスに AI を搭載し，IoT デバイス自身で処理するためには，計算資源や消費電力に制約が生じ，制約を満たすような AI の搭載が必須となる．これらの制約を満たすような AI を設計するためには，AI の基盤技術である NN に関する高度な専門知識と多くの時間を要する．本研究では，NN を自動構築する Neural Architecture Search (NAS) 分野の研究である FBNet の損失関数を改良することにより，特定デバイスに特化した画像分類タスクにおける精度，推論速度，消費電力を考慮した NN の自動構築手法を提案する．入力として達成したい精度を与えることで，特定デバイスに特化した用途に応じた NN を自動構築することが可能である．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）; 巻 2021-MBL-98, 号 11, p. 1-8, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• 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