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アイテム
深層の学習済み重みを利用したCNNの計算量削減に関する初期検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217166
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217166bbe1369f-0bfb-4bd2-9b6a-7dd9ef895fa4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLDM22198012.pdf (595.9 kB)
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Copyright (c) 2022 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 | 2022-03-03 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層の学習済み重みを利用したCNNの計算量削減に関する初期検討 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 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 |
黒田, 大貴
× 黒田, 大貴
× 津邑, 公暁
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 画像認識等において，CNN（Convolutional Neural Network）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が，計算量が大きく，この計算量を削減することが，CNN の大きな課題となっている．計算量削減手法として，ランダムな値によるパラメータ固定化を行った先行研究として LBCNN がある．また，これに対し我々は，CNN が 1 層目の畳み込み層で単純な特徴パターンの抽出を行うという特性に基づきパラメータ固定化を行う，Functionally-Predefined Kernel を提案している．しかし，複雑な特徴パターンの抽出を行う 2 層目以降の畳み込み層に含まれるカーネルは固定できておらず，計算量の削減が十分ではない．そこで本稿では，学習が十分に行われた CNN の，2 層目以降の畳み込み層に含まれるカーネルに，共通して存在する特徴を機械的に分析し，抽出する方法を検討する．CNN の 2 層目の畳み込み層に含まれるカーネルを事前定義することで，先行研究で達成される認識精度を維持したまま，更に計算量を削減する方法について考察・検討する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 巻 2022-SLDM-198, 号 12, p. 1-7, 発行日 2022-03-03 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||
| 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 | |||||||||
