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ニューラルネットの1bit化 / 1bit-neural-network

shun74
July 13, 2022

ニューラルネットの1bit化 / 1bit-neural-network

Explanation of what is 1bit neural network .

shun74

July 13, 2022
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  1. ニューラルネットとは • 人間のシナプス結合を模倣 • 掛け算足し算をたくさんやる • 出力と答えの誤差を微分して学習 ニューラルネット内の数値表現 • 入力

    :float32, int32, uint8… • 重み :float32 • バイアス :float32 • 出力・答え :float32, int32, uint8… シナプス結合 ニューラルネット(多層パーセプトロン)
  2. 1bit化のメリット • メモリ大幅削減! float32 ⇢ 1bitでメモリ消費が1/32になる • 計算の単純化 ⇢ 高速化・省電力

    • FPGAによる爆速化 (次のスライド) 1bitの掛け算はXNORと同じ ⇢ ALUを使わなくても計算可能 足し算もbit countで高速に処理
  3. FPGAによる爆速化 FPGA = Field Programmable Gate Array (その場で書き換え可能な集積論理回路) ⇠こういうやつ 高位合成でプログラムするのが一般的

    HDLでもプログラム可能 LUT(Look up table)を使った高速な計算が可能 浮動小数点演算 :速くて40クロックぐらい LUT+FFによる演算 :数クロック LUTで数値を取り出してFFに入力
  4. デメリットもあるよね? • 普通に1bit化すると大幅な精度低下 • ニューラルネットの1bit化について様々な研究が存在 • Binary Connect:BC (CVPR 2015)

    https://arxiv.org/abs/1511.00363 NNの重みを1bit化した初のモデル • Binarized Neural Network:BNN (NIPS 2016) https://arxiv.org/abs/1602.02830 BCの活性化関数を1bit化 計算のボトルネックになるBatchNormalizationをシフト演算化 • XNOR-Net (CVPR 2016) https://arxiv.org/abs/1603.05279 BNNの演算に係数をつけて大規模データセットにも対応 畳み込みブロックの順序を変えて精度を向上