大会名称
2016年 ソサイエティ大会
大会コ-ド
2016S
開催年
2016
発行日
2016-09-06
セッション番号
A-6
セッション名
VLSI設計技術
講演日
2016/9/20
講演場所(会議室等)
工学部 C棟 C209
講演番号
A-6-1
タイトル
Binarized Neural Networkを用いた画像認識ハードウェアの消費エネルギー評価
著者名
◎三宅哲史氏家隆之廣本正之佐藤高史
キーワード
画像認識, 畳み込みニューラルネットワーク, Binarized Neural Network, 低消費電力
抄録
近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による画像認識が高い認識精度を実現している.しかしCNNは認識精度が高い反面,畳み込み演算部での計算量が大きく,消費電力が大きい問題がある.そこで本稿ではネットワークの重みを二値化するBinarized Neural Network (BNN)に着目し,画像認識ハードウェアに適用した際の消費エネルギー削減効果を評価する.BNNをハードウェアとして実装し,論理シミュレーションおよび論理合成結果に基づく電力シミュレーションにより認識精度と消費エネルギーの評価を行った.その結果,BNNはCNNと同様の認識精度を保ちつつ,最大で91%消費エネルギーを削減できることを確認した.
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