POST TRAINING QUANTIZATION IN LENET-5 ALGORITHM FOR EFFICIENT INFERENCE - Dary Mochamad Rifqie; Dewi Fatmarani Surianto; Nurul Mukhlisah Abdal; Wahyu Hidayat M; Hartini Ramli (Program Studi Teknik Komputer, 2022)
Ketika model jaringan saraf tiruan menjadi lebih baik , keinginan untuk mengimplementasikannya di dunia nyata semakin meningkat. Namun, konsumsi energi dan akurasi jaringan saraf tiruan sangat besar karena ukuran dan kompleksitasnya, sehingga sulit untuk diimplementasikan pada embedded devices. Kuantisasi jaringan saraf ini adalah sebuah teknik untuk dapat memecahkan masalah seperti mengurangi ukuran dan kompleksitas jaringan saraf tiruan dengan mengurangi ketepatan parameter dan aktivasi. Dengan jaringan yang lebih kecil, dimungkinkan untuk menjalankan jaringan saraf di lokasi yang diinginkan. Artikel ini mengkaji tentang kuantisasi yang telah berkembang dalam beberapa dekade terakhir. Dalam penelitian ini, kami mengimplementasikan kuantisasi dalam algoritma lenet-5, yang merupakan algoritma jaringan saraf convolutional pertama yang pernah ada, dan dievaluasi dalam dataset MNIST dan Fashion-MNIST.