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ディープラーニングの推論高速化に役立つモデル軽量化技術の基礎と最新動向

ディープラーニングの推論高速化に役立つモデル軽量化技術の基礎と最新動向

～モデル性能を維持しつつ、メモリ使用量や演算量を削減する各手法と最新技術～
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概要

本セミナーでは、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いたします。
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いたします。

開催日

  • 2022年2月8日(火) 11時00分 ～ 16時30分

プログラム

　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。

  1. ディープラーニングの基礎
    1. データ表現と問題設定
    2. 全結合ネットワークモデル
    3. 畳み込みネットワークモデル
    4. 代表的なモデルとその構成要素
  2. モデルプルーニング
    1. 非構造化プルーニング
      • Magnitude-based Pruning
      • Lottery Ticket Hypothesis
      • Weight Rewinding
      • Learning-rate Rewinding
    2. 構造化プルーニング
      • L1norm-based Pruning
      • ThiNet
      • PCAS
  3. ネットワーク量子化
    1. 二値化
      • XNOR-Net
      • Bi-Real Net
    2. 一様量子化
      • Integer Arithmetic Only Inference
      • PACT
      • Learned Step-size Quantization
    3. 非一様量子化
      • LogNet
      • Learnable Companding Quantization
  4. 軽量アーキテクチャ設計
    1. 分岐・合流接続の工夫
      • PeleeNet
      • CSPNet
    2. 畳み込みの要素分解
      • MobileNet-V1
      • MobileNet-V2
    3. 構造の自動探索
      • FBNet
  5. その他の軽量化技術
    1. 重み共有
      • Product Quantization
    2. 知識蒸留
      • Few Sample Knowledge Distillation
    3. 低ランク近似
      • Compression-aware Training
  6. まとめ
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講師

  • 山本 康平 氏
    沖電気工業 株式会社 イノベーション推進センター AI技術研究開発部
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
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  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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