| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2021-01-21 11:40
遺伝的アルゴリズムを用いたLQ-Nets量子化の最適化 ○冨永一輝(東大/産総研)・池上 努(産総研)・潘 虹芸(産総研/東大)・工藤知宏(東大/産総研) NC2020-33 |
| 抄録 |
(和) |
CNN モデルの計算コストを削減するアプローチのひとつ、LQ-Nets 量子化を対象として、量子化基底の最適化基準に推論精度を用いる手法について検討した。最適化のため、遺伝的アルゴリズムに基づいて機械学習のパラメータを最適化するフレームワークを新たに構築した。CNN に VGG-like を、データセットに Cifar10 を用い、レイヤごとに Weight と Activation の LQ-Nets 量子化を最適化した結果、量子化誤差が最小となるように最適化する従来手法と比べて約 4%推論精度が向上した。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
量子化 CNN / LQ-Nets / 遺伝的アルゴリズム / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 331, NC2020-33, pp. 7-12, 2021年1月. |
| 資料番号 |
NC2020-33 |
| 発行日 |
2021-01-14 (NC) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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