【AI】エッジAIのためのDNNモデル圧縮自動化技術

2024年6月20日

和歌山大学システム工学部システム工学科教授和田俊和　　講師　菅間幸司

概要

学習済み深層ニューラルネットワークモデル（以下、DNNモデル）の圧縮を自動化するための技術です。
次の４つの要素技術から構成されます。
１）冗長なニューロンを定して削除し、その働きを別のニューロンに代替させる技術
２）DNNモデルの層ごとの圧縮率を最適化して精度低下を抑える技術
３）より効果的な圧縮のため、ResNetのような分岐を持つDNNモデルを直列化する技術
４）DNNモデルのアーキテクチャを解析し、直列化および圧縮の対象となる部分を探し出す技術

活用事例

本技術の活用法の一例として、転移学習との組み合わせによるエッジAI開発の効率化が挙げられます。新たなDNNモデルを開発する際に、別の大規模データセットで事前学習を済ませたDNNモデルに対して転移学習を行い、さらに本技術を用いて圧縮を行うことで、高精度かつコンパクトなモデルを作ることができます。これは、事前学習済みモデルを利用しないスクラッチ学習よりも、はるかに少ない時間・コストで実行できます。

お問い合わせ

産学連携イノベーションセンター　URA室
メールアドレス　liaison@ml.wakayama-u.ac.jp
電話番号 073-457-7564　FAX 073-457-7550
URL　https://www.wakayama-u.ac.jp/cijr/

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