ニューラルネットの1bit化 / 1bit-neural-network

Explanation of what is 1bit neural network .

Transcript

1. ニューラルネットの1bit化 B4 shun sato
2. 本日のお話 • ニューラルネットとは • ニューラルネットの1bit化 • 1bit化のメリット • FPGAによる爆速化
3. 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)
4. ニューラルネットの1bit化 内部の表現をいろいろと1bit化する 式： ⇢⇢⇢ 1bit化 重み・活性化関数・正則化などが1bit化可能 ※ここでいう1bitとは{-1, 1}のことです
5. 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
6. 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
7. FPGAの実験 ⇠ FPGAのみの実験結果 ネットワークの大きさはSFC<LFC<CNVの順番 手元でSFCをGPUで動かしたら9500FPSぐらいだった 1bit+FPGAにすれば約1000倍速(1200万FPS)になる？ LUTは回路の面積も小さいので省電力
8. 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
9. 参考文献 • ニューラルネット https://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/11/30/192940 • 1bit化とハードウェア https://www.slideshare.net/kentotajiri/ss-77136469 • 演算のクロック数 http://rakasaka.fc2web.com/delphi/numop.html • FPGAの大手企業 Xilinx https://xilinx.com/