量子化NNの放射線耐性を高める自己修復手法

放射線環境下でのビット反転によるモデルの劣化を防ぐため、ランタイムで重みを修復するプロジェクションヒーリング手法を提案した。

• 宇宙空間等の放射線環境においてディープラーニングモデルのデータ破損が課題となっている
• アライメントペナルティを利用して低ランク部分空間に重みを集約し破損部分を再構築する
• 追加のレプリカなしで汎用ハードウェア上でのランタイム修復を実現した
• 従来手法と比較して運用可能なスクラブ間隔を効果的に延長できることを確認した

原文タイトル: A Radiation-Hardened, Fault-Aware Quantized Neural Network That Self-Heals

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