東芝AI技術カタログ

  • 配置・設計

深層ニューラルネットワークのスケーラブル化技術

再学習せず実行環境の計算能力に応じたAIモデルを提供します。


  • 学習済みのAIを、できるだけ性能を落とさず、演算量が異なる様々なシステムに展開することを可能にするスケーラブルAIを開発しました。
  • 大規模で高性能なAIを一度学習すれば、異なる適用先に対してAIエンジンを共通化することが可能となり、AIエンジンの開発に必要なリードタイムの削減や管理の効率化が期待できます。
  • 更に、スケーラブルAIの学習を通して演算量と性能の関係が明らかになり、適用するプロセッサ等の選択が容易になります。

応用先



  • 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

ベンチマーク・強み・実績



  • 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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