講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-05-10 13:30
Dither NN: 画像処理から着想を得た組込み向け量子化ニューラルネットワークの精度向上手法 ○安藤洸太・植吉晃大・大羽由華・廣瀬一俊・工藤 巧・池辺将之・浅井哲也・高前田伸也(北大)・本村真人(東工大) RECONF2019-14 |
抄録 |
(和) |
ニューラルネットワーク(NN)の実用化によりIoTでの広汎な応用が期待されるが,電力と面積の制約が問題となる.
数値表現を削った量子化NNはこれを軽減する有用な手法であるが,認識精度の劣化は避けられない.
本稿では,画像処理で多用される,局所的な量子化誤差を平面内に分散させて平面全体の量子化誤差を最小化するディザの手法から着想し,量子化NNの認識精度向上を試みる.
FPGAプロトタイプ実装を通じ,これが既存の量子化NNハードウェアに比べ僅かな回路規模増大のみで実現可能であることを示す. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / FPGA / 量子化 / 量子化誤差 / ディザ / 画像処理 / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 18, RECONF2019-14, pp. 73-78, 2019年5月. |
資料番号 |
RECONF2019-14 |
発行日 |
2019-05-02 (RECONF) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります. |
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RECONF2019-14 |