[20a-M206-1~10] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[20a-M206-7] エッジデバイス Computation-in-Memory(CiM)での 知識の蒸留を用いたクラス増分学習

〇吉清 秦生¹、三澤 奈央子¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：メモリ内計算、クラス増分学習、知識の蒸留

本研究では、エッジデバイス上でクラス増分学習を行うことができるComputation-in-Memory (CiM)を提案する。提案手法は最終層のみを更新するため、逆伝播演算の必要がなく、必要なメモリが少ない。加えて、知識の蒸留を用いることで、既存クラスの学習データなしでも再学習を行うことができる。CIFAR-10を用いた検証タスクで、提案手法は全層を再学習する既存手法と同程度の精度を達成する。提案するCiMのデバイスエラーに対する耐性の調査も行う。