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J-GLOBAL ID：202202255477908005   整理番号：22A0964043

ニューラルネットワーク訓練における量子化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Quantization Algorithm in Neural Network Training

著者 (2件)： Liu XinWen (Chang’an University,College of Electronics and Control Engineering,Xi’an,China) ,  Zheng HaoLun (Xidian University,School of Communication Engineering,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCRD  ページ： 48-59  発行年： 2022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： モデル定量化の連続開発において,多くの専門家は訓練プロセスの定量化で開始することを試みている。本論文は,主に定量化Aware訓練について説明した。定量化認識訓練と基本アルゴリズムの基本的概念を導入して,読者が定量化認識訓練の基本的理解をした。さらに,本論文は,関連アルゴリズムの開発に関する4つの実験を引用することによって,定量化認識訓練の更なる理解を提供した。4つのアルゴリズム実験は,Hessian AWare量子化,不確実性量子化,知識蒸留-訓練および量子化-再訓練および重量活性化量子化である。これらの4つの革新的アルゴリズムは,精度のほとんど変化に基づいて,計算パラメータを効果的に減少することができた。また,読者は,この分野におけるアルゴリズム開発に関連したいくつかの特定の研究をよりよく理解し,この分野における将来の研究に対する参照を提供する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *量子化 ,  不確実性 ,  蒸留 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： アルゴリズム開発 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  訓練 ,  量子化 ,  アルゴリズム