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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2024
  4. 2024-MPS-148

MLP-Mixerの量子化とその性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234898
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234898
6ea0ab05-462c-4ef2-8990-90b1122fb207
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS24148011.pdf IPSJ-MPS24148011.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
MPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-13
タイトル
タイトル MLP-Mixerの量子化とその性能評価
タイトル
言語 en
タイトル Performance Evaluation of Quantized MLP-Mixer
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 情報論的学習理論と機械学習2
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
名城大学大学院理工学研究科
著者所属
名城大学情報工学部
著者所属
名城大学情報工学部
著者所属
名城大学情報工学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Meijo University
著者所属(英)
en
Faculty of Informaton Engineering, Meijo University
著者所属(英)
en
Faculty of Informaton Engineering, Meijo University
著者所属(英)
en
Faculty of Informaton Engineering, Meijo University
著者名 熊谷, 瞭

× 熊谷, 瞭

熊谷, 瞭

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竹本, 修

× 竹本, 修

竹本, 修

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野崎, 佑典

× 野崎, 佑典

野崎, 佑典

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吉川, 雅弥

× 吉川, 雅弥

吉川, 雅弥

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著者名(英) Ryo, Kumagai

× Ryo, Kumagai

en Ryo, Kumagai

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Shu, Takemoto

× Shu, Takemoto

en Shu, Takemoto

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Yusuke, Nozaki

× Yusuke, Nozaki

en Yusuke, Nozaki

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Masaya, Yoshikawa

× Masaya, Yoshikawa

en Masaya, Yoshikawa

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 MLP-Mixer は多層パーセプトロン(Multi Layer Perceptron)のみからなる画像分類モデルであり,従来の畳込みニューラルネットワーク(CNNs)や Vision Transformer(ViT)等の最新モデルに対して競争力があり,またスループットも優れているとして注目を集めている.そこで本研究では,ハードウェアへの実装を目指した MLP-Mixer の量子化について提案し,実験によりその有効性を評価する.その結果,値をある程度低精度化した場合でも MLP-Mixer の訓練は可能であり,4 ビットおよび 8 ビット整数による表現では,32 ビット浮動小数点数による高精度なモデルと比較した場合においても精度の面で遜色ないことが示された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 MLP-Mixer is an image classification model consisting only of multi-layer perceptrons, and is competitive with the latest models such as conventional convolutional neural networks (CNNs) and Vision Transformers (ViT), and has high throughput. Therefore, in this study, we propose a quantization method for MLP-Mixer aimed at implementing it in hardware, and evaluate its effectiveness through experiments. The result shows that it is possible to train MLP-Mixer even when the precision of the values is reduced to some extent. In addition, the precision of representations using 4-bit and 8-bit integers is competitive even when compared with high-precision models using 32-bit floating point numbers.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2024-MPS-148, 号 11, p. 1-6, 発行日 2024-06-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
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
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Ver.1 2025-01-19 09:40:38.329449
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