特許

J-GLOBAL ID：201803002295857348

予測装置、予測方法および予測プログラム

発明者： 大山 洋介 ,  佐藤 育郎 ,  西村 裕紀 ,  野村 哲弘 ,  松岡 聡
出願人/特許権者： 株式会社デンソーアイティーラボラトリ ,  国立大学法人東京工業大学 ,  株式会社デンソー
代理人 (5件)： 大野 聖二 ,  森田 耕司 ,  津田 理 ,  松野 知紘 ,  酒谷 誠一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-150221
公開番号（公開出願番号）：特開2018-018422
出願日： 2016年07月29日
公開日（公表日）： 2018年02月01日
要約：

【課題】複数のノードを用いて畳み込みニューラルネットワークシステム用の重みを学習する学習システムの学習時間および/またはミニバッチサイズを予測する予測装置、予測方法および予測プログラムを提供する。【解決手段】それぞれがCPUおよびGPUを有する複数のノードから構成され、前記CPUが前記GPUを用いて複数の学習データに基づく畳み込みニューラルネットワーク用の重み更新量を算出するとともに、ノード間で前記重み更新量を通信して重みを更新する学習システムにおける学習時間および/または1回の重み更新に用いられる平均学習データ数である平均ミニバッチサイズを予測する予測装置であって、畳み込みニューラルネットワーク構造を示すパラメータと、ノード台数と、各GPUに一括処理させる学習データ数であるサブバッチ数と、に基づいて、前記学習時間および/または前記平均ミニバッチサイズを予測する予測部を備える予測装置が提供される。【選択図】図6

請求項（抜粋）：

それぞれがCPUおよびGPUを有する複数のノードから構成され、前記CPUが前記GPUを用いて複数の学習データに基づく畳み込みニューラルネットワーク用の重み更新量を算出するとともに、ノード間で前記重み更新量を通信して重みを更新する学習システムにおける学習時間および/または1回の重み更新に用いられる平均学習データ数である平均ミニバッチサイズを予測する予測装置であって、 畳み込みニューラルネットワーク構造を示すパラメータと、ノード台数と、各GPUに一括処理させる学習データ数であるサブバッチ数と、に基づいて、前記学習時間および/または前記平均ミニバッチサイズを予測する予測部を備える予測装置。

IPC (1件)：

G06N 3/08

FI (1件)：

G06N3/08