[發(fā)明專利]運算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201880093914.3
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN112166442B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 山倉誠
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會社索思未來
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/0464;G06F17/16
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 安香子

一種運算方法，以矩陣乘積運算進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層的卷積運算，包括：按照每個卷積層，判斷被輸入到該卷積層的輸入數(shù)據(jù)是否為規(guī)定的數(shù)據(jù)量以下的判斷步驟(S1)；被判斷為所述輸入數(shù)據(jù)是規(guī)定的數(shù)據(jù)量以下的情況下(S1中的是)，選擇第1運算模式，以第1運算模式執(zhí)行卷積運算的步驟(S2、S3)；被判斷為所述輸入數(shù)據(jù)比規(guī)定的數(shù)據(jù)量大的情況下(S1中的否)，選擇第2運算模式，以第2運算模式執(zhí)行卷積運算的步驟(S5、S6)；以及對輸出數(shù)據(jù)進行輸出的輸出步驟(S7)，所述輸出數(shù)據(jù)是執(zhí)行卷積運算而獲得的結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及運算方法，尤其涉及在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中進行的卷積運算的運算方法。

背景技術(shù)

近幾年，能夠利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行圖像識別，該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由重復(fù)局部區(qū)域的卷積(Convolution)的多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)成。

此外已知的技術(shù)如下，利用能夠?qū)Χ嗑S數(shù)據(jù)進行運算處理的LSI芯片，進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中的卷積運算(例如，專利文獻1)。在專利文獻1中公開了，對于超過內(nèi)置于LSI芯片的存儲電路塊的存儲大小的二維數(shù)據(jù)，有效地執(zhí)行運算處理的技術(shù)。

(現(xiàn)有技術(shù)文獻)

(專利文獻)

專利文獻1：日本特開2007-206887號公報

近幾年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別的識別率不斷提高，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模巨大化。因此，卷積層的每一層的運算處理量也變大。

然而，在專利文獻1中，運算處理對象是規(guī)模比較小的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積運算。因此，在專利文獻1公開的技術(shù)中，在進行大規(guī)模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積運算時，需要從外部讀入輸入數(shù)據(jù)來使用，所以存在功耗大的問題。

換句話說，如專利文獻1公開的LSI芯片中，處理結(jié)果的大小不能收納在LSI芯片的內(nèi)部搭載的內(nèi)部存儲器時，不得不輸出到外部存儲器。而且，在后段的卷積層中需要再次作為輸入數(shù)據(jù)而讀入到內(nèi)部存儲器來使用，所以功耗變大。另一方面，在LSI芯片中，為了抑制功耗，使暫時保持運算處理結(jié)果的內(nèi)部存儲器的容量變大時，則會出現(xiàn)成本增加的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本公開鑒于上述情況而提出，其目的在于提供一種運算方法，例如即使是幾兆字節(jié)以下的容量有限的內(nèi)部存儲器，也能夠抑制功耗并進行卷積運算的運算方法。