文献

J-GLOBAL ID：201802244645829542   整理番号：18A0078374

蒸留深い学習ネットワークアーキテクチャの評価【Powered by NICT】

An evaluation of distillation deep learning network architecture

著者 (2件)： Fujii Yoshitaka (Graduate School of Comprehensive Scientific Research, Prefectual University of Hiroshima, 1-1-71, Ujina-higashi, Minami-ku, Hiroshima, Japan) ,  Ichimura Takumi (Faculty of Management and Information Systems, Prefectual University of Hiroshima, 1-1-71, Ujina-higashi, Minami-ku, Hiroshima, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWCIA  ページ： 103-108  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深層学習モデルは多くの実問題のための広く使用されるようになってきた。それらの結果は,高い分類能力を示した。しかし,与えられたデータセットのための最適構造を持つ深い学習アーキテクチャを探索しながら,いくつかのパラメータを決定しなければならない。GPUのような指定されたハードウエアの装置は,ニューラルネットワークの順方向計算のために必要である。簡単なネットワークアーキテクチャは,元の深層学習の同じ電力を持つならば,訓練されたネットワークの使用は,GPU装置なしで簡単な計算となる。簡単なネットワークは蒸留法によって見出すことができる。得られた蒸留ネットワーク構造とその分類能力はA ICにより評価した。しかし,A ICは大きなネットワーク構造を取り扱うことができない。本論文では,構造と分類はA IC方程式項目を用いて別々に評価した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワークアーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  ハードウェア ,  ニューラルネットワーク ,  電力 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *学習 ,  ネットワーク構造 ,  *蒸留
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蒸留 ,  学習 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  評価