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講演抄録/キーワード
講演名 2016-12-16 13:15
Binarized-DCNNによる識別計算の高速化とモデル圧縮
神谷龍司山下隆義中部大)・安倍 満佐藤育郎デンソーITラボラトリ)・山内悠嗣藤吉弘亘中部大
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抄録 (和) Deep Convolutional Neural Network (DCNN) は,一般物体認識やセマンティックセグメンテーション等 の様々なタスクにおいて高い認識性能を実現した.DCNN は計算量とパラメータ数が非常に多いため,膨大な識別時 間と多大なメモリ量を必要とする.層をより深くすることで認識精度が向上する傾向が見られ,これに伴い識別時間 に加えモデルサイズも増加するという問題が発生する.組み込みやモバイル機器等の低スペックのデバイスで使用す るには,識別計算の高速化とモデルサイズの圧縮が大きな課題となる.本研究では,これらの問題を再学習なしで解 決する Binarized-DCNN を提案する.提案手法は,Quantization sub-layer と結合係数の二値分解を導入し,実数同 士の内積計算を二値同士の内積計算に置き換えることで,既存のネットワークモデルに対して再学習なしに識別計算 の高速化及びモデルサイズの圧縮を実現する.二値同士の演算は XOR や AND などの論理演算とビットカウントに より高速な演算が可能となる.評価実験により,エラー増加率を 2.0%程度に抑え,約 2.0 倍の高速化と約 80%のモデ ル圧縮を達成した. 
(英)
キーワード (和) Deep Convolutional Neural Network / 識別計算の高速化 / モデルサイズの圧縮 / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 366, PRMU2016-122, pp. 47-52, 2016年12月.
資料番号 PRMU2016-122 
発行日 2016-12-08 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2016-12-15 - 2016-12-16 
開催地(和) 鳥取大学 
開催地(英)  
テーマ(和) PRMUグランドチャレンジ 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2016-12-PRMU 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Binarized-DCNNによる識別計算の高速化とモデル圧縮 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Deep Convolutional Neural Network /  
キーワード(2)(和/英) 識別計算の高速化 /  
キーワード(3)(和/英) モデルサイズの圧縮 /  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神谷 龍司 / / カミヤ リュウジ
第1著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山下 隆義 / / ヤマシタ タカヨシ
第2著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 安倍 満 / / アンバイ ミツル
第3著者 所属(和/英) 株式会社デンソーアイティーラボラトリ (略称: デンソーITラボラトリ)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 育郎 / / サトウ イクロウ
第4著者 所属(和/英) 株式会社デンソーアイティーラボラトリ (略称: デンソーITラボラトリ)
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 山内 悠嗣 / / ヤマウチ ユウジ
第5著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤吉 弘亘 / / フジヨシ ヒロノブ
第6著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
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講演者
発表日時 2016-12-16 13:15:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-122 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.366 
ページ範囲 pp.47-52 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2016-12-08 


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