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J-GLOBAL ID：201502209896329614   整理番号：15A1380440

畳み込みニユーラルネットワークにおける数値表現と分類精度に関する調査

著者 (2件)： 成子貴洋 (東大) ,  平木敬 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 243(CPSY2015 45-60)  ページ： 23-26  発行年： 2015年10月01日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network,CNN)は画像認識アプリケーションに適した機械学習モデルである。CNNは,入力画像とそれが属するクラスのラベルからなる訓練データを基に,自身のパラメータを学習する。学習が完了したCNNは画像の分類器として機能する。計算機的側面からCNNを観察すると,CNNは膨大な浮動小数演算と高い並列性を有することが分かる。この高い並列性を活用して分類に要するレイテンシを削減するために,CNNをFPGAによって高速化する研究が行われてきた。FPGAは浮動小数点数の演算器を持たないため,固定小数点数を数値表現に用いるのが適当である。固定小数点数に何ビットを割り当てるかに関して,必要なFPGAリソースと精度はトレードオフの関係にある。入力画像から分類結果を得るfeed forwardパスの演算に何ビットの固定小数点数が必要であるかは,先行研究で明らかになっている。しかし,学習を含めたCNNの演算に,何ビットの固定小数点数が必要であるかに関しては十分な知見が得られていない。本稿では,固定小数点数のビット数と丸め方法がCNNの分類性能に与える影響について調査する。(著者抄録)

シソーラス用語： *畳込み ,  画像認識 ,  *ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  *分類 ,  待ち時間 ,  FPGA ,  固定小数点演算 ,  トレードオフ ,  精度 ,  割当問題 ,  丸め
準シソーラス用語： パラメータ学習 ,  ビット割当 ,  レイテンシ ,  *画像分類 ,  計算精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (12件)：

• Chen, T., Du, Z., Sun, N., Wang, J., Wu, C., Chen, Y. and Temam, O.: DianNao: A Small-footprint High-throughput Accelerator for Ubiquitous Machine-learning, Proceedings of the 19th International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, ASPLOS '14, New York, NY, USA, ACM, pp. 269-284 (online), DOI:10.1145/2541940.2541967 (2014).
• Chen, Y., Luo, T., Liu, S., Zhang, S., He, L., Wang, J., Li, L., Chen, T., Xu, Z., Sun, N. and Temam, O.: DaDianNao: A Machine-Learning Supercomputer, Microarchitecture (MICRO), 2014 47th Annual IEEE/ACM International Symposium on, pp. 609-622 (online), DOI: 10.1109/MICRO.2014.58 (2014).
• Du, Z., Fasthuber, R., Chen, T., Ienne, P., Li, L., Luo, T., Feng, X., Chen, Y. and Temam, O.: ShiDianNao: Shifting Vision Processing Closer to the Sensor, Proceedings of the 42Nd Annual International Symposium on Computer Architecture, ISCA '15, New York, NY, USA, ACM, pp. 92-104 (online), DOI:10.1145/2749469.2750389 (2015).
• Farabet, C., Martini, B., Corda, B., Akselrod, P., Culurciello, E. and LeCun, Y.: NeuFlow: A runtime reconfigurable dataflow processor for vision, Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2011 IEEE Computer Society Conference on, pp. 109-116 (online), DOI: 10.1109/CVPRW.2011.5981829 (2011).
• Gomperts, A., Ukil, A. and Zurfluh, F.: Development and Implementation of Parameterized FPGA-Based General Purpose Neural Networks for Online Applications, Industrial Informatics, IEEE Transactions on, Vol. 7, No. 1, pp. 78-89 (online), DOI: 10.1109/TII.2010.2085006 (2011).

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳み込み ,  数値表現 ,  分類精度 ,  調査