6月12日から6月14日まで開催された第25回画像センシングシンポジウム (SSII2019) にて、AIシステム部 内田祐介と加藤倫弘がオーガナイズドセッションでの講演および招待インタラクティブ発表を行いました。 オーガナイズドセッションでは深層学習モデルの高速化手法について、招待インタラクティブ発表では高速化の一手法であるChannel Pruningを実現するフレームワークの開発について発表しました。

それぞれ関連資料を下記にて公開しておりますので、SSIIに参加されなかった方も是非ご覧ください。

モデル高速化百選

オーガナイズドセッションにて講演した、深層学習モデルを高速化する手法を網羅的に紹介した資料です。

モデル軽量化フレームワークChainerPrunerの開発

当日の資料ではありませんが、招待インタラクティブ発表で紹介したChannel Pruningフレームワークの詳細資料です。​