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ページの作成:「'''DENSE INT8'''とは、深層学習において使用されるニューラルネットワークの精度と効率を向上させるための技術の一つで…」
'''DENSE INT8'''とは、[[深層学習]]において使用される[[ニューラルネットワーク]]の精度と効率を向上させるための技術の一つで、[[DNN]]（Deep Neural Network）の計算において[[データ]]の精度を「32ビット浮動小数点数」から「8ビット整数」に減らすことで高速化を試みる技法のことです。
DENSE INT8は、ニューラルネットワークの重みとバイアスを8ビットの符号付き整数として表現することで、32ビットの浮動小数点演算を行う場合に比べて計算負荷を削減することができます。このため、DENSE INT8は、[[CPU]]や[[GPU]]、[[TPU]]などの[[ハードウェア]]上での[[深層学習]]を高速化するためによく使われます。
ただし、DENSE INT8による精度の低下が懸念される場合もあります。8ビットの整数による表現では精度が低下するためDNNが正確な予測を行うことができなくなる可能性があります。そのためDENSE INT8は深層学習アルゴリズムが求める精度のバランスを取る必要があります。
DENSE INT8は、ニューラルネットワークの重みとバイアスを8ビットの符号付き整数として表現することで、32ビットの浮動小数点演算を行う場合に比べて計算負荷を削減することができます。このため、DENSE INT8は、[[CPU]]や[[GPU]]、[[TPU]]などの[[ハードウェア]]上での[[深層学習]]を高速化するためによく使われます。
ただし、DENSE INT8による精度の低下が懸念される場合もあります。8ビットの整数による表現では精度が低下するためDNNが正確な予測を行うことができなくなる可能性があります。そのためDENSE INT8は深層学習アルゴリズムが求める精度のバランスを取る必要があります。
