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저자정보
김성찬 (한국항공대학교) 신지훈 (한국항공대학교) 박용민 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제1호(통권 제482호)
발행연도
2018.1
수록면
49 - 56 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.1.49

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본 논문에서는 이진화된 컨벌루션 신경망 (Convolutional Neural Network; CNN)의 효율적인 구현을 제시한다. 이진화된 CNN은 기존 CNN에 이진화 과정을 추가하여 각각의 파라미터와 컨벌루션의 입력이 단일 비트로 표현될 수 있도록 변형한 것이다. 제안하는 구현에서는, 다수의 이진화된 파라미터들과 컨벌루션의 입력들을 하나의 워드로 묶어서 저장하고, CNN에서 연산 량 대부분을 차지하는 기존 컨벌루션을 이진화된 컨벌루션으로 대체하여, Bitwise XNOR-Bitcount으로 구현하였다. 이러한 SIMD 처리 방식의 구현은 CNN의 전체적인 메모리 요구량과 연산 량을 크게 감소시킬 수 있다. 실제로 LeNet-5와 ResNet-18을 대상으로 제안하는 구현은 분석 성능에서 기존의 결과와 비교하여 대등한 수준을 유지하면서도, 수행 시간을 기존 구현의 결과 대비 최대 89% 단축하고, 메모리 요구량은 기존 구현의 결과 대비 최대 95% 축소한다.
#인공 신경망 #컨벌루션 신경망 #이진화 #이미지 분류 #임베디드 시스템

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 일반적인 CNN의 연산 구조
Ⅲ. 제안하는 구현
Ⅳ. 제안하는 구현 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
I. Hubara, M. Courbariaux, D. Soudry, R. El-Yaniv, and Y. Bengio, “Binarized neural networks,” In Proc. Neural Information Processing Systems, pp. 4107-4115, Dec. 2016. Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” In Proc. IEEE, pp. 2278-2324, Nov. 1998. S. Zhou, Y. Wu, Z. Ni, X. Zhou, H. Wen, and Y. Zou, “DoReFa-Net: Training low bitwidth convolutional neural networks with low bitwidth gradients,” arXiv preprint arXiv:1606.06160, June 2016. J. Deng, W. Dong, R. Socher, L. -J. Li, K. Li, and L. Fei-Fei, “ImageNet: A large-scale hierarchical image database,” In Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 248-255, June 2009. K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” In Proc. IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778, June 2016.

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