【中止】ディープラーニングの基礎とモデル軽量化技術

ディープラーニングの膨大なメモリ使用量・演算量を、
どのように抑えるのか？

セミナー講師

沖電気工業(株) イノベーション推進センター AI技術研究開発部　山本 康平 氏

セミナー受講料

1名につき55,000円（税込・資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円（税込）〕

受講について

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セミナー趣旨

ディープラーニングは、推論処理に必要なメモリ使用量・演算量が膨大であ り、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、メモリや演算量は、処理速度・消費電力・部品コスト等に関わるため、なるべく小さく 抑えたいところです。そのような課題を解決する手段として、モデル軽量化技術が役立ちま す。 本講演では、画像認識問題を題材として、まずディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術を紹介していきます。AI系の有力国際会議（CVPR、ICLRなど）など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。

セミナープログラム

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
   2. 構造化プルーニング
3. ネットワーク量子化
   1. 二値化
   2. 一様量子化
   3. 非一様量子化
4. 軽量アーキテクチャ設計
   1. 分岐・合流接続の工夫
   2. 畳み込みの要素分解
   3. 構造の自動探索
5. その他の軽量化技術
   1. 重み共有
   2. 知識蒸留
   3. 低ランク近似
6. まとめ

【質疑応答】