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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-17 13:55 CNNモデルにおける異種エッジノード間での最適な分割方法 ○岡本凌弥・ショウ シュン（豊橋技科大）  IA2024-2 ICSS2024-2 |
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| 抄録 | （和） | 近年、複雑なCNNモデルの実行におけるエッジコンピューティングの課題を解決するため、軽量化されたモデルの構築が重要となっている。モデル圧縮は精度低下や継続的学習の問題があるが、モデル分割は精度を落とさずにモデルを小さくできる方法であるが最適な分割方法が不明である。そこで、異種エッジノード間での最適な分割方法を研究し、実験によって効果を検証した。 |
| （英） | In recent years, building lightweight models has become important to solve edge computing challenges in running complex CNN models. Model compression has problems of accuracy degradation and continuous learning, while model splitting is a method that can reduce the size of models without compromising accuracy, but the optimal splitting method is unknown. Therefore, we studied the optimal partitioning method among heterogeneous edge nodes and verified its effectiveness through experiments. | |
| キーワード | （和） | エッジコンピューティング / CNN / ルーフラインモデル / / / / / |
| （英） | Edge-Computing / CNN / Roofline model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 82, IA2024-2, pp. 7-12, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IA2024-2 | |
| 発行日 | 2024-06-10 (IA, ICSS) | |
| 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 | IA2024-2 ICSS2024-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2024-06-17 - 2024-06-18 |
| 開催地（和） | 岡山大学 創立五十周年記念館 |
| 開催地（英） | Okayama University |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2024-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNモデルにおける異種エッジノード間での最適な分割方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimal partitioning method among heterogeneous edge nodes in CNN models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge-Computing |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | ルーフラインモデル / Roofline model |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 岡本 凌弥 / Ryoya Okamoto / オカモト リョウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ショウ シュン / Xun Shao / |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-17 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2024-2, ICSS2024-2 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.82(IA), no.83(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-10 (IA, ICSS) |
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