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Paper accepted at Jornadas SARTECO 2024 (II)
April 15, 2024 | | Comments Off on Paper accepted at Jornadas SARTECO 2024 (II)
The paper entitled “Estudio de la confiabilidad de una red neuronal convolucional cuantizada” written by J. Gracia-Morán, L.J. Saiz-Adalid, J.C. Ruiz-García, and D. Andrés-Martínez has been accepted at Jornadas SARTECO 2024.
Abstract
A medida que el uso de las redes neuronales se generaliza, el interés por su confiabilidad también aumenta. En concreto, las redes neuronales convolucionales (CNN) se han convertido en un estándar de facto para multitud de sistemas de inteligencia artificial. Las CNN requieren de una gran cantidad de memoria para almacenar sus parámetros, que inicialmente se generan como números reales de coma flotante de 32 bits. Sin embargo, con la agresiva escala de integración de la tecnología CMOS, este almacenamiento puede sufrir fallos accidentales, o se pueden provocar fallos maliciosos que consiguen afectar al proceso de inferencia de la red. Uno de los métodos para reducir el tiempo de procesamiento y el espacio ocupado en memoria por las CNN es el proceso de cuantización. Los parámetros utilizados por la red neuronal para el proceso de inferencia se transforman de un número en coma flotante de 32 bits a un número entero de 8 bits. Sin embargo, si se quiere utilizar este tipo de red en entornos críticos, ¿la red cuantizada sería lo suficientemente confiable o habría que añadir algún mecanismo de tolerancia a fallos? En este trabajo vamos a responder a esta pregunta, estudiando la confiabilidad de la cuantización de una CNN.
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