한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
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| 한글제목(Korean Title) |
가속 회로에 적합한 CNN의 Conv-XP 가지치기 |
| 영문제목(English Title) |
Conv-XP Pruning of CNN Suitable for Accelerator |
| 저자(Author) |
우용근
강형주
Yonggeun Woo
Hyeong-Ju Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0055 ~ 0062 (2019. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
CNN은 컴퓨터 영상 인식 부분에서 높은 성능을 보여주고 있으나 많은 연산양을 요구하는 단점으로 인해 전력이나 연산 능력에 제한이 있는 임베디드 환경에서는 사용하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위해 CNN을 위한 가속회로나 가지치기 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 기존의 가지치기 기법은 가속 회로의 구조를 고려하지 않아서, 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로는 비효율적인 구조를 가지게 된다. 이 논문에서는 가속 회로의 구조를 고려한 새로운 가지치기 기법인 Conv-XP 가지치기를 제안한다. Conv-XP 가지치기에서는 ‘X’와 ‘+’ 모양의 두 가지 패턴으로만 가지치기함으로써, 이 기법으로 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로의 구조를 단순하게 설계할 수 있도록 하였다. 실험 결과에 따르면, Conv-XP와 같이 가지치기 패턴을 제한하여도 CNN의 성능이 악화되지 않으며, 가속 회로의 면적은 12.8%을 감소시킬 수 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
Convolutional neural networks (CNNs) show high performance in the computer vision, but they require an enormous amount of operations, making them unsuitable for some resource- or energy-starving environments like the embedded environments. To overcome this problem, there have been much research on accelerators or pruning of CNNs. The previous pruning schemes have not considered the architecture of CNN accelerators, so the accelerators for the pruned CNNs have some inefficiency. This paper proposes a new pruning scheme, Conv-XP, which considers the architecture of CNN accelerators. In Conv-XP, the pruning is performed following the ‘X’ or ‘ ’ shape. The Conv-XP scheme induces a simple architecture of the CNN accelerators. The experimental results show that the Conv-XP scheme does not degrade the accuracy of CNNs, and that the accelerator area can be reduced by 12.8%.
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| 키워드(Keyword) |
신경망
CNN
가속 회로
가지치기
Neural networks
Convolutional neural networks
Accelerator
Pruning
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