抄録
I-019
DNNの層別重み係数量子化と画像認識精度との関係
青柿亮太・八島由幸(千葉工大)
近年、多層のニューラルネットワークであるディープニューラルネットワーク(DNN)は画像認識分野等で高い精度を出しており,様々な分野での応用が期待されている.またIoTの発展に伴いDNNの技術をスマートフォンなどのハードウェア資源が限られた身近に存在する端末に実装する考えが出ている.しかし,DNNは膨大な重み係数,計算時に大量のメモリを消費するといった問題を抱えている.そこで本研究では複数の学習済みDNNの各層の重み係数に着目し,各層で量子化処理を行った際の画像認識精度への影響の検証とともに,効率的な量子化手法を検討する.