Impact of Approximate Multipliers on VGG Deep Learning Network
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a study on the applicability of using approximate multipliers to enhance the performance of the VGGNet deep learning network. Approximate multipliers are known to have reduced power, area, and delay with the cost of an inaccuracy in output. Improving the performance of the VGGNet in terms of power, area, and speed can be achieved by replacing exact multipliers with approximate multipliers as demonstrated in this paper. The simulation results show that approximate multiplication has a very little impact on the accuracy of VGGNet. However, using approximate multipliers can achieve significant performance gains. The simulation was completed using different generated error matrices that mimic the inaccuracy that approximate multipliers introduce to the data. The impact of various ranges of the mean relative error and the standard deviation was tested. The well-known data sets CIFAR-10 and CIFAR100 were used for testing the network's classification accuracy. The impact on the accuracy was assessed by simulating approximate multiplication in all the layers in the first set of tests, and in selective layers in the second set of tests. Using approximate multipliers in all the layers leads to very little impact on the network's accuracy. In addition, an alternative approach is to use a hybrid of exact and approximate multipliers. In the hybrid approach, 39.14% of the deeper layer's multiplications can be approximate while having a reduced negligible impact on the network's accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».