あらまし

ロスレスAI――量子化前後の推論結果同一性を担保した組込みAI――

奥野　智行 中田　洋平 石井　育規 築澤　宗太郎 

Vol.106 No.10pp.929-934

発行日:2023/10/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
量子化, 知識蒸留, エッジ, 深層学習, 

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あらまし:
計算リソースの限られるエッジデバイスを用いて実時間で認識処理を行うためには，ディープラーニング認識モデルの軽量化が必要である．しかし，従来の軽量化手法は認識精度劣化の抑制にのみ着目しており，たとえ精度劣化が小さくても，個々のサンプル単位で見ると軽量化前後で認識結果が変化することがある．こうした変化は，軽量化前に想定していなかった挙動を招き，製品の品質保証にとって重大な課題となり得る．そこで本稿では，軽量化前後で推論結果の同一性を担保する「ロスレスAI」技術を紹介する．

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