| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-12 09:30 低ランクテンソル分解を用いた畳み込みニューラルネットワークの高速化 ○大沢和樹・関谷 翠・長沼大樹・横田理央（東工大）  PRMU2017-63 |
|
| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識では，畳み込み演算が計算時間の大 半を占める.この問題に対処するために，畳み込み層に含まれる密テンソルへ低ランク近似を用いて圧縮し，畳 み込みに伴う計算量を大幅に削減する手法が提案されてきた.しかし，これらの研究では低ランク近似によって 削減できる計算量と，画像認識精度へ及ぼす影響のトレードオフについて明らかにされてこなかった.本研究で は，Peisong Wang ら, 2016によって提案された畳み込みの高速化手法について，CNN による画像認識精度と高速 化率とのトレードオフを GPU を用いて検証した. |
| （英） | In the image recognition using convolution neural networks (CNN), convolution operations occupies the majority of the computation time. In order to cope with this problem, methods which compress the dense tensors in convolution layers using low-rank approximation have been proposed to reduce the amount of computation, but these studies have not revealed the trade-off between the computational complexity reduced by low-rank approximation and the image recognition accuracy. In this research, we investigated the trade-off between the image recognition accuracy and speed-up rate for the method proposed by Peisong Wang et al. on GPU. | |
| キーワード | （和） | 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 低ランク近似 / テンソル分解 / / / / |
| （英） | image recognition / convolutional neural networks / low-rank approximation / tensor decomposition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-63, pp. 1-6, 2017年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-63 | |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2017-63 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2017-10-12 - 2017-10-13 |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 低ランクテンソル分解を用いた畳み込みニューラルネットワークの高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accelerating Convolutional Neural Networks Using Low-Rank Tensor Decomposition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 低ランク近似 / low-rank approximation |
| キーワード(4)（和/英） | テンソル分解 / tensor decomposition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大沢 和樹 / Kazuki Osawa / オオサワ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関谷 翠 / Akira Sekiya / セキヤ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長沼 大樹 / Hiroki Naganuma / ナガヌマ ヒロキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 理央 / Rio Yokota / ヨコタ リオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-12 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-63 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.238 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]