ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog

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jo7ueb 重みの量子化は重要ですなぁ

2018/04/16 リンク

stealthinu すごい知見がある。doubleはいらんとしても8どころか1bitでも結構精度出るのね。ノイズ入れると誤差拡散法みたいな感じで扱える感じか。逆に精度上がる場合とかの理由はなんだろう？フレームワークでの自動化ありそう。

2017/03/08 リンク

sho まとめだけでも目を通しておくべき。少し前からFPGAに手を出す会社が増えていたけど、ここにつながるとは。

2017/03/08 リンク

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ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews Engineering Blog

こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がってい... こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できるパラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよはじめに情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。ニュ

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skippers_people2024/03/02
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