特許7870124IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

評価方法、評価装置、および、プログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、ＮＡＳにより、実際の推論性能が比較的高いニューラルネットワークアーキテクチャを得ることができないことがあるという問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一態様に係る評価方法は、プロセッサを用いてニューラルネットワークアーキテクチャの評価を行う評価方法であって、前記評価の対象である前記ニューラルネットワークアーキテクチャを取得し、取得した前記ニューラルネットワークアーキテクチャを有するニューラルネットワークモデルに入力される入力値を変化させた場合における出力値の変化量を示す第一指標値と、前記ニューラルネットワークモデルに含まれる１以上・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の評価方法は、ＮＡＳにより実際の推論性能が比較的高いニューラルネットワークアーキテクチャを得ることに寄与することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 ニューラルネットワークアーキテクチャにおけるブロックに含まれる層を模式的に示す説明図である。
【図2】 ニューラルネットワークアーキテクチャの性能評価値と性能実測値との例を示す説明図である。
【図3】 実施の形態における評価装置の構成を模式的に示す説明図である。
【図4】 実施の形態における評価装置の取得部が行う処理を模式的に示す説明図である。
【図5】 実施の形態における評価装置の算出部が行う処理を模式的に示す説明図である。
【図6】 実施の形態における評価装置が実行する処理を示すフロー図である。
【図7】 比較例における評価装置が算出する性能評価値と性能実測値との関係の例を示す説明図である。
【図8】 実施の形態における評価装置が算出する性能評価値と性能実測値との関係の例を示す説明図である。
【図9】 比較例および実施の形態における評価装置の探索により得られるニューラルネットワークアーキテクチャの推論精度と推論時間との例を示す説明図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０ 評価装置 １１ 記憶部 １２ 取得部 １３ 算出部 １４ 格納部 ３１、３２、３３、３４、３５、４１、４２、４３、４４、４５、５１、５１Ａ、５２、５２Ａ、５３、５４ 点 Ｌ、Ｌ１、Ｌ２ 直線 Ｌ１１、Ｌ１５、Ｌ２１、Ｌ２５ ＰＷＣｏｎｖ層 Ｌ１２、Ｌ１４、Ｌ１６、Ｌ２２、Ｌ２４、Ｌ２６ ノーマリゼーション層 Ｌ１３ Ｃｏｎｖ層 Ｌ２３ ＤＷＣｏｎｖ層

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