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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
석진욱 (한국전자통신연구원) 김정시 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2019 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
108 - 111 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 위한 효율적인 양자화 오차보상에 관한 연구
석진욱 방송공학회논문지 2020.03 학술저널

2019

임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 위한 양자화 오차보상에 관한 연구
석진욱 ,  김정시 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2019.11 학술대회자료
임베디드 시스템에서의 기계학습을 위한 양자화 학습 방정식에 관한 연구
석진욱 ,  김정시 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 양자화 및 주요 양자화 연산 정의
3. 양자화 기반 최급 강하법과 적응적 학습률의 기계학습 적용 방법
4. 양자화 오차 보상 방법
5. 실험결과
참고문헌

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