東芝AI技術カタログ

• スマートフォンや監視カメラ、無人搬送車（Automatic Guided Vehicle : AGV）等、同じ目的（タスク）の深層学習モデルを演算能力の異なるプロセッサ、プラットフォームで動作させるアプリケーション

• 公開データセットImageNet（1000カテゴリの画像分類タスク）で、50層の畳み込みネットワーク（ResNet-50）を用いて評価したところ、フルサイズモデルから演算量を1/2、1/3、1/4に削減した場合、分類性能の低下率をそれぞれ1.1%(2.7%)、2.1%(3.9%)、3.3%(5.0%)、（カッコ内は従来手法の場合）に抑えることができ、世界トップレベルの性能であることを確認。

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参考文献：

• A. Yaguchi et al., “Decomposable-Net: Scalable Low-Rank Compression for Neural Networks,” Proc. of 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2021.
• 利用環境にあわせてAIの性能と演算量を学習後に調整可能な世界トップレベルの性能のスケーラブルAI技術を開発 ニュースリリース2021年8月20日