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| 講演名 | 2022-12-16 14:10 外れ値と標本化を用いたDNNの縮退故障に対するエラー耐性の向上 ○石井智大・難波一輝（千葉大）  DC2022-75 |
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| 抄録 | （和） | 人工知能の発展やビッグデータの活用の拡大によって，様々なデバイスにニューラルネットワークが実装されるようになった．それに伴い増加する計算量と消費電力を解決する方法としてField-Programmable Gate Array(FPGA)をニューラルネットワークのエッジデバイスに使用する例が増えている．しかし，FPGAは縮退故障と呼ばれる，ある回路素子に特定の値がスタックしてしまうエラーを起こすリスクがある．本論文ではディープニューラルネットワーク(DNN)における推論にFPGAを用いる場合について，縮退故障への耐性を付与する方法の提案を行った．各パラメータの四分位範囲と尖度を用いて閾値を求め，それより大きい値を外れ値とする．外れ値だった場合は0として計算する．この手法により，エラーがない場合と比較して97.4%の認識率を達成した．また，計算量削減のためにサンプリングしたデータを用いた場合でも同じ程度の認識率を示した． |
| （英） | The development of artificial intelligence and the expansion of big data have led to the implementation of neural networks in various devices. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) are increasingly being used as edge devices for neural networks to solve the increased computational complexity and power consumption that accompany these developments. However, FPGAs are at risk of Stuck-at faults, which are errors that cause specific values to be stuck in certain circuit elements. In this paper, we propose a method to provide tolerance to Stuck-at faults when using FPGAs for inference in deep neural networks (DNNs). A threshold is obtained using each parameter's interquartile range and kurtosis, and values more significant than the threshold are considered outliers. If the value is an outlier, it is calculated as 0. With this method, we achieved a recognition rate of 97.4% compared to the error-free case. The same recognition rate was achieved even when sampled data was used to reduce the computational cost. | |
| キーワード | （和） | DNN / エラー耐性 / FPGA / 縮退故障 / / / / |
| （英） | DNN / Error Tolerance / FPGA / Stuck-at fault / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 318, DC2022-75, pp. 17-20, 2022年12月. | |
| 資料番号 | DC2022-75 | |
| 発行日 | 2022-12-09 (DC) | |
| ISSN | 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 | DC2022-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2022-12-16 - 2022-12-16 |
| 開催地（和） | 旧大阪商船「海峡ロマンホール」 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Winter Workshop on Safety（安全性に関する冬のワークショップ） 安全性、その他一般 |
| テーマ（英） | Safety, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2022-12-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 外れ値と標本化を用いたDNNの縮退故障に対するエラー耐性の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stuck-at Fault Tolerance in DNN Using Outliers and Sampling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(2)（和/英） | エラー耐性 / Error Tolerance |
| キーワード(3)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(4)（和/英） | 縮退故障 / Stuck-at fault |
| 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） | 石井 智大 / Tomohiro Ishii / イシイ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 難波 一輝 / Kazuteru Namba / ナンバ カズテル |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-16 14:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2022-75 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.318 |
| ページ範囲 | pp.17-20 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-12-09 (DC) |
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