C-015
CNNのハードウェア実装における全結合層のリソース削減手法に関する一検討

◎川合勇気・古川　巧・黒木修隆（神戸大）・廣瀬哲也（阪大）・沼　昌宏（神戸大）

CNNハードウェアにおける全結合層の低リソース化を実現する，重みの2のべき乗近似を用いた手法に関して，認識精度を維持しつつリソースを削減することを目的として，一部のユニットにのみ近似を適用する手法について検討する。
具体的には，まず出力ユニット毎に各入力値と乗じる重みの絶対値合計inormを求め，inormが小さい一定個数のユニットについて，重みの2のべき乗近似を適用する。
提案手法をもとに，既存CNNモデルに対して推論を行った場合の認識精度に加えて，2のべき乗近似を採用したユニット数に対する全結合層ハードウェアのFPGAリソース数の変化に関する評価結果を報告する。