• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Разработка подхода к квантизации нейронных сетей, снижающего требования к объему памяти за счет оптимальной замены функции активации их кусочно-постоянными аппроксимациями

ФИО студента: Лапин Сергей Алексеевич

Руководитель: Кантонистова Елена Олеговна

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Машинное обучение и высоконагруженные системы (Магистратура)

Оценка: 10

Год защиты: 2024

Работа посвящена разработке подхода к оптимизации нейронных сетей методом квантизации их активаций. Предложен ранее не использованный при квантизации метод, ос­нованный на выборе оптимального состава функций активации, под­лежащих бинаризации (замене кусочно­постоянными аппроксимациями), исходя из расчета величины «разнообразия», которое они сохраняют после замены. Приведена формализация предлагаемого подхода и проведены экс­перименты на примере сети ResNet50 и наборе данных ImageNet1000.

Текст работы (работа добавлена 2 июня 2024 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ