엣지 컴퓨팅을 위한 고효율 이진신경망 최적화

강현규; 김석훈; 문상혁; 김영민

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저자정보: 강현규 (홍익대학교) 김석훈 (홍익대학교) 문상혁 (홍익대학교) 김영민 (홍익대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 549 - 552 (4page)

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As Neural Network models are getting larger, the requirements for computation and resources have been increased. To implement such models on source-constrained devices, many studies have been conducted about Binarized Neural Network (BNN), which trades off accuracy with extra memory, computation cost by binarizing inputs and weights. In this study, we propose an improved BNN model which significantly reduces computations and resources by optimizing the conventional model. This proposed model and optimization significantly reduces resources up to 89% and accomplishes accuracy of 94%.

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