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雑多な趣味の記録帳

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tiny-dnn-fpga アクセラレータを DW-Convolution 逆方向誤差伝搬に対応する

Zynq (Arm CPU 内蔵の FPGA) 上でオープンソースの tiny-dnn を使った MNIST の学習をしています。
tiny-dnn を改変し、計算に時間のかかる畳み込みとプーリング順方向をプログラマブルロジック(PL)に作ったアクセラレータで並列に計算し、その他は PS 中の CPU で tiny-dnn をそのまま計算します。

今回は Depthwise Convolution レイヤの逆方向誤差伝搬です。
結構少ない修正で対応できました。
0.48s で終わってほしいところが 0.84s 位で終わりました。
tiny-dnn-fpga アクセラレータを DW-Convolution 逆方向誤差伝搬に対応する_f0054075_19521235.png
正直、結構飽きてきました。多分見てくれている方も飽きてますよね。
で、最後の ΔW の計算はひと工夫必要なのに、まだいい方法を思いついていないんです。
github 更新しました。

by tom01h | 2019-07-28 20:26