距離制限による深層ニューラルネットワークのための低コスト故障補正器【JST・京大機械翻訳】

Chen Zitao; Li Guanpeng; Pattabiraman Karthik

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206322450259 整理番号：21P0027920

距離制限による深層ニューラルネットワークのための低コスト故障補正器【JST・京大機械翻訳】

A Low-cost Fault Corrector for Deep Neural Networks through Range Restriction

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発行年： 2020年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

安全クリティカルドメインにおける深層ニューラルネットワーク(DNN)の採用は,重大な信頼性の懸念を被った。顕著な用例は,進行性技術スケーリングのために周波数において成長するハードウェア過渡故障であり,DNNにおける故障に導くことができる。本研究では,再計算なしに過渡故障による故障出力を直接修正する,ローコスト故障訂正器であるランガーを提案した。DNNは,本質的には,良性故障(出力崩壊を起こさない)に対して本質的に弾力性があるが,臨界故障(誤った出力をもたらす)はそうではない。ランガーは,DNNsにおける値範囲を選択的に制限する自動変換であり,臨界故障に起因する大きな偏差を低減し,それらをDNNの固有レジリエンスによって許容される良性故障に変換する。8つのDNNに関する評価は,ランガーがDNNの誤りレジリエンス(3xから50xまで)を著しく増大させ,精度の損失がなく,オーバヘッドが無視できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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