JP2018173946A - 自動運転車両に用いる畳み込みニューラルネットワークモデルのコンボリューション/デコンボリューション層とバッチ正規化層のオフライン組み合わせ - Google Patents
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Abstract
Description
なお、y1は出力、x1はコンボリューション/デコンボリューション層への入力、α1は層の重み、β1は層のシフトである。他の例示において、抽出モジュール123Aは、以下の形でバッチ正規化層に関する平均値と標準偏差値とを抽出することができる。
なお、y1はバッチ正規化層の入力又はコンボリューション/デコンボリューション層の出力、mean(y1)はy1の平均値、std(y1)はy1の標準偏差、y2はバッチ正規化層の出力である。注意すべきなのは、訓練されたディープニューラルネットワークについて、平均値及び標準偏差は既知の値である(例えば、それらはy1の値に依存しない)。
なお、y2はスケール層の入力又はバッチ正規化層の出力、y3はスケール層の出力、α2はスケール層のスケール因子、β2はスケール層のシフト因子である。以上の例示において、抽出されたパラメータは、訓練されたディープCNNモデルの任意の単一のアクティブに対応することができる。
なお、mean(y1)はy1の出力の平均値、std(y1)はy1の標準偏差である。バッチ正規化層とスケール層を示すスケールベクトルとシフトベクトルは以下の形である。
なお、mean(y1)はy1の出力の平均値、std(y1)はy1の標準偏差、α2はスケール層のスケール因子、β2はスケール層のシフト因子である。層生成モジュール123Cは、コンボリューション/デコンボリューション層と層のグループに対応するスケールベクトル及びシフトベクトルとを合併して、層のグループに対応する加速層を生成することができる。
なお、xは加速層の入力、yは加速層の出力、α0は加速層の重み、β0は加速層のシフトである。加速層は、初期CNNモデルの層のグループ(例えば、初期コンボリューション/デコンボリューション層、バッチ正規化層とスケール層)を示すことができる。
なお、α0は加速コンボリューション層718(或いは加速デコンボリューション層728)の重み、β0は加速コンボリューション層718(或いは加速デコンボリューション層728)のシフト、y1は出力、α1はコンボリューション層710(或いはデコンボリューション層720)の重み、β1はコンボリューション層710(或いはデコンボリューション層720)のシフト、mean(y1)はy1の出力の平均値、std(y1)はy1の標準偏差である。注意すべきなのは、CNNモデルが一旦訓練されると、mean(y1)とstd(y1)が一定の定数になり且つy1に依存しない。他の一実施形態において、多重加速層は、訓練されたCNNモデルのコンボリューション/デコンボリューション層のグループとバッチ正規化層のグループとにより生成されることができる。他の一実施形態において、加速CNNモデルは、加速CNNモデルがその後に自動運転車両により検知された目標を分類するのに用いられるように、生成された加速層に基づいて生成される。
なお、α0は加速コンボリューション層718(或いは加速デコンボリューション層728)の重み、β0は加速コンボリューション層718(或いは加速デコンボリューション層728)のシフト、y1は出力、α1はコンボリューション層710(或いはデコンボリューション層720)の重み、β1はコンボリューション層710(或いはデコンボリューション層720)のシフト、mean(y1)はy1の出力の平均値、std(y1)はy1の標準偏差、α2はスケール層のスケール因子、β2はスケール層のシフト因子である。
Claims (20)
- 第一の畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)から複数の第一の層のグループを抽出することであって、前記複数の第一の層のグループのうちの各グループは第一のコンボリューション層と第一のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記第一のバッチ正規化層に基づいて、第一のスケールベクトルと第一のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第一のコンボリューション層、前記第一のスケールベクトル及び前記第一のシフトベクトルに基づいて、前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループを示す第二のコンボリューション層を生成することと、
前記複数の第一の層のグループに対応する第二のコンボリューション層に基づいて、第二の畳み込みニューラルネットワークモデルを生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは、その後に自動運転車両(ADV)により検知された目標を分類するのに用いられることと、
を含む、コンピュータ実施方法。 - 前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループの第一のバッチ正規化層と第一のスケール層に基づいて、第二のスケールベクトル及び第二のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第二のスケールベクトル、前記第二のシフトベクトル及び前記第一のコンボリューション層に基づいて、前記第二のコンボリューション層を生成すること、
を更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記第一の畳み込みニューラルネットワークモデルから複数の第二の層のグループを抽出することであって、前記複数の第二の層のグループのうちの各グループは第一のデコンボリューション層と第二のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記第二のバッチ正規化層に基づいて、第三のスケールベクトルと第三のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第三のスケールベクトル、前記第三のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループを示す第二のデコンボリューション層を生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは前記複数の第二の層のグループに対応する第二のデコンボリューション層を含むことと、
を更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループの第二のバッチ正規化層と第二のスケール層に基づいて、第四のスケールベクトルと第四のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第四のスケールベクトル、前記第四のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記第二のデコンボリューション層を生成すること、
を更に含む、請求項3に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記第一のコンボリューション層は多次元の入力を有する、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記多次元の入力のうちの各次元に対して、前記第一のスケールベクトルと前記第一のシフトベクトルとをスケール的に算出する、請求項5に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記多次元の入力のうちの各次元の平均値及び標準偏差に基づいて、前記第一のスケールベクトルと前記第一のシフトベクトルを算出する、請求項6に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記多次元の入力のうちの各次元に対して、前記平均値と前記標準偏差を独立的に算出する、請求項7に記載のコンピュータ実施方法。
- コマンドが記憶され、前記コマンドがプロセッサにより実行される場合に、前記プロセッサに操作を実行させる、非一時的機械可読媒体であって、
前記操作は、
第一の畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)から複数の第一の層のグループを抽出することであって、前記複数の第一の層のグループのうちの各グループは第一のコンボリューション層と第一のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記第一のバッチ正規化層に基づいて、第一のスケールベクトルと第一のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第一のコンボリューション層、前記第一のスケールベクトル及び前記第一のシフトベクトルに基づいて、前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループを示す第二のコンボリューション層を生成することと、
前記複数の第一の層のグループに対応する第二のコンボリューション層に基づいて、第二の畳み込みニューラルネットワークモデルを生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは、その後に自動運転車両(ADV)により検知された目標を分類するのに用いられることと、
を含む、非一時的機械可読媒体。 - 前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループの第一のバッチ正規化層と第一のスケール層に基づいて、第二のスケールベクトル及び第二のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第二のスケールベクトル、前記第二のシフトベクトル及び前記第一のコンボリューション層に基づいて、前記第二のコンボリューション層を生成すること、
を更に含む、請求項9に記載の非一時的機械可読媒体。 - 前記第一の畳み込みニューラルネットワークモデルから複数の第二の層のグループを抽出することであって、前記複数の第二の層のグループのうちの各グループは第一のデコンボリューション層と第二のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記第二のバッチ正規化層に基づいて、第三のスケールベクトルと第三のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第三のスケールベクトル、前記第三のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループを示す第二のデコンボリューション層を生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは前記複数の第二の層のグループに対応する第二のデコンボリューション層を含むことと、
を更に含む、請求項9に記載の非一時的機械可読媒体。 - 前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループの第二のスケール層に基づいて、第四のスケールベクトルと第四のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第四のスケールベクトル、前記第四のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記第二のデコンボリューション層を生成すること、
を更に含む、請求項11に記載の非一時的機械可読媒体。 - 前記第一のコンボリューション層は多次元の入力を有する、請求項9に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記多次元の入力のうちの各次元に対して、前記第一のスケールベクトルと前記第一のシフトベクトルとをスケール的に算出する、請求項13に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記多次元の入力のうちの各次元の平均値と標準偏差に基づいて、前記第一のスケールベクトルと前記第一のシフトベクトルを算出する、請求項14に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記多次元の入力のうちの各次元に対して、前記平均値と前記標準偏差を独立的に算出する、請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- プロセッサと、
前記プロセッサに接続され、コマンドが記憶されるメモリと、を備え、
前記コマンドが前記プロセッサにより実行される場合に、前記プロセッサに操作を実行させる、データ処理システムであって、
前記操作は、
第一の畳み込みニューラルネットワークモデル(CNN)から複数の第一の層のグループを抽出することであって、前記複数の第一の層のグループのうちの各グループは第一のコンボリューション層と第一のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記第一のバッチ正規化層に基づいて、第一のスケールベクトルと第一のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第一のコンボリューション層、前記第一のスケールベクトル及び前記第一のシフトベクトルに基づいて、前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループを示す第二のコンボリューション層を生成することと、
前記複数の第一の層のグループに対応する第二のコンボリューション層に基づいて、第二の畳み込みニューラルネットワークモデルを生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは、その後に自動運転車両(ADV)により検知された目標を分類するのに用いられることと、
を含む、システム。 - 前記複数の第一の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第一の層のグループにおける対応するグループの第一のバッチ正規化層と第一のスケール層に基づいて、第二のスケールベクトル及び第二のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第二のスケールベクトル、前記第二のシフトベクトル及び前記第一のコンボリューション層に基づいて、前記第二のコンボリューション層を生成すること、
を更に含む、請求項17に記載のシステム。 - 前記第一の畳み込みニューラルネットワークモデルから複数の第二の層のグループを抽出することであって、前記複数の第二の層のグループのうちの各グループは第一のデコンボリューション層と第二のバッチ正規化層とを含むことと、
前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記第二のバッチ正規化層に基づいて、第三のスケールベクトルと第三のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第三のスケールベクトル、前記第三のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループを示す第二のデコンボリューション層を生成することであって、前記第二の畳み込みニューラルネットワークモデルは前記第二の層のグループに対応する第二のデコンボリューション層を含むことと、
を更に含む、請求項17に記載のシステム。 - 前記複数の第二の層のグループのうちの各グループについて、
前記複数の第二の層のグループにおける対応するグループの第二のバッチ正規化層と第二のスケール層に基づいて、第四のスケールベクトルと第四のシフトベクトルを算出し、且つ、
前記第四のスケールベクトル、前記第四のシフトベクトル及び前記第一のデコンボリューション層に基づいて、前記第二のデコンボリューション層を生成することと、
を更に含む、請求項19に記載のシステム。
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