ディープラーニングのモデルは、その他の機械学習モデルと比べて推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であり、さらにそれらを多く必要とするモデルほど性能 (認識精度など) が良くなる傾向があります。一般に、メモリ使用量や演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に直接関わるため、なるべく小さく抑えたいところです。そのようなニーズに対し、ディープラーニングモデルの性能をできる限り維持しつつメモリ使用量・演算量を削減する軽量化技術が登場し、研究が進められています。
本講演では、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介していきます。各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明します。
- ディープラーニングの基礎
- データ表現と問題設定
- 全結合ネットワークモデル
- 畳み込みネットワークモデル
- 代表的なモデルとその構成要素
- モデルプルーニング
- 非構造化プルーニング
- 構造化プルーニング
- ネットワーク量子化
- 二値化
- 一様量子化
- 非一様量子化
- 軽量アーキテクチャ設計
- 分岐・合流接続の工夫
- 畳み込みの要素分解
- 構造の自動探索
- その他の軽量化技術
- 重み共有
- 知識蒸留
- 低ランク近似
- まとめ
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