論文の概要: Uncertainty Modeling of Emerging Device-based Computing-in-Memory Neural Accelerators with Application to Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06871v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 23:29:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 13:56:08.487569
• Title: Uncertainty Modeling of Emerging Device-based Computing-in-Memory Neural Accelerators with Application to Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: 新興デバイス・インメモリ・ニューラル・アクセラレーターの不確実性モデリングとニューラル・アーキテクチャ・サーチへの応用
• Authors: Zheyu Yan, Da-Cheng Juan, Xiaobo Sharon Hu, Yiyu Shi
• Abstract要約: 新興デバイスベースのコンピューティングインメモリ(CiM)は、高エネルギー効率ディープニューラルネットワーク(DNN)計算において有望な候補であることが証明されている。 ほとんどの新興デバイスは不確実な問題に悩まされており、結果として、保存される実際のデータと、それが設計される重み付け値との違いが生じる。 これにより、トレーニングされたモデルから実際にデプロイされたプラットフォームへの精度低下につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.841113960607334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Emerging device-based Computing-in-memory (CiM) has been proved to be a promising candidate for high-energy efficiency deep neural network (DNN) computations. However, most emerging devices suffer uncertainty issues, resulting in a difference between actual data stored and the weight value it is designed to be. This leads to an accuracy drop from trained models to actually deployed platforms. In this work, we offer a thorough analysis of the effect of such uncertainties-induced changes in DNN models. To reduce the impact of device uncertainties, we propose UAE, an uncertainty-aware Neural Architecture Search scheme to identify a DNN model that is both accurate and robust against device uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 新興デバイスベースのコンピューティングインメモリ(CiM)は、高エネルギー効率ディープニューラルネットワーク(DNN)計算において有望な候補であることが証明されている。 しかし、殆どの新興デバイスは不確実性に苦しんでおり、実際のデータとそれが設計される重み値の差が生じている。 これにより、トレーニングされたモデルから実際にデプロイされたプラットフォームに精度が低下する。 本研究では,DNNモデルにおける不確実性による変化の影響を詳細に分析する。 デバイス不確実性の影響を低減するため,デバイス不確実性に対して正確かつ堅牢なDNNモデルを特定するための不確実性を考慮したニューラルネットワーク探索手法であるUAEを提案する。

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