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» 2019年04月17日 13時00分 公開

AIアプリの開発を加速:AIのトレーニング時間を60%以上短縮する新手法を開発、米大学

ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ディープラーニングネットワークのトレーニング時間を、精度を損なうことなく60%以上短縮する「Adaptive Deep Reuse」という手法を開発した。

[@IT]

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 ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ディープラーニング(深層学習)ネットワークのトレーニング時間を、精度を損なうことなく60%以上短縮し、新しい人工知能(AI)アプリケーションの開発を加速する「Adaptive Deep Reuse」(適応型深層再利用)という手法を開発した。

 同大学のコンピュータサイエンスの教授を務め、論文の共著者であるXipeng Shen氏は次のように述べている。

 「新しいAIツールの開発で直面する最大の課題の一つが、ディープラーニングネットワークのトレーニングだ。このネットワークがアプリケーションに関連するデータパターンを特定し、それに反応できるようにするために、多くの時間とコンピューティングパワーが必要だ。われわれはこのプロセスを迅速化するAdaptive Deep Reuseという手法を考案した。この手法を使うと、精度を落とさずにトレーニング時間を最大69%短縮できた」

どうやって高速化したのか?

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