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ディープラーニングの推論パフォーマンスを改善する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パフォーマンスを改善するモデル軽量化技術の基礎と最新動向

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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7月11日(月) 11時00分 ～ 17時00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 (量子化学習)
      • Integer Arithmetic Only Inference
      • PACT
      • Learned Step-size Quantization
    3. 非一様量子化
      • LogNet
      • Learnable Companding Quantization
    4. 一様量子化 (事後量子化)
      • Channel Equalization
      • ACIQ
      • OCS
  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
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • 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。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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