論文の概要: An Image Enhancing Pattern-based Sparsity for Real-time Inference on Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07710v3
• Date: Sun, 5 Jul 2020 01:22:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 04:57:17.034813
• Title: An Image Enhancing Pattern-based Sparsity for Real-time Inference on Mobile Devices
• Title（参考訳）: モバイルデバイス上でのリアルタイム推論のための画像強調パターンベーススパーシティ
• Authors: Xiaolong Ma, Wei Niu, Tianyun Zhang, Sijia Liu, Sheng Lin, Hongjia Li, Xiang Chen, Jian Tang, Kaisheng Ma, Bin Ren, Yanzhi Wang
• Abstract要約: パターンと接続性を組み合わせた新しい空間空間,すなわちパターンベースの空間空間を導入し,高度に正確かつハードウェアに親しみやすいものにした。 新たなパターンベースの空間性に対する我々のアプローチは,モバイルプラットフォーム上での高効率DNN実行のためのコンパイラ最適化に自然に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.62801151916888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weight pruning has been widely acknowledged as a straightforward and effective method to eliminate redundancy in Deep Neural Networks (DNN), thereby achieving acceleration on various platforms. However, most of the pruning techniques are essentially trade-offs between model accuracy and regularity which lead to impaired inference accuracy and limited on-device acceleration performance. To solve the problem, we introduce a new sparsity dimension, namely pattern-based sparsity that comprises pattern and connectivity sparsity, and becoming both highly accurate and hardware friendly. With carefully designed patterns, the proposed pruning unprecedentedly and consistently achieves accuracy enhancement and better feature extraction ability on different DNN structures and datasets, and our pattern-aware pruning framework also achieves pattern library extraction, pattern selection, pattern and connectivity pruning and weight training simultaneously. Our approach on the new pattern-based sparsity naturally fits into compiler optimization for highly efficient DNN execution on mobile platforms. To the best of our knowledge, it is the first time that mobile devices achieve real-time inference for the large-scale DNN models thanks to the unique spatial property of pattern-based sparsity and the help of the code generation capability of compilers.
• Abstract（参考訳）: ウェイトプルーニングはディープニューラルネットワーク(DNN)の冗長性を排除し,様々なプラットフォーム上での高速化を実現するための,単純かつ効果的な方法として広く認められてきた。 しかし, プルーニング技術の大部分は, モデル精度と正則性のトレードオフであり, 推論精度が低下し, デバイス上でのアクセラレーション性能が制限される。 この問題を解決するために,パターンと接続性を組み合わせた新しい空間空間,すなわちパターンベースの空間空間を新たに導入し,高精度かつハードウェアフレンドリな環境を実現する。 また,パターン認識型プルーニングフレームワークでは,パターンライブラリの抽出,パターン選択,パターンおよび接続性プルーニング,重みトレーニングを同時に実現している。 新たなパターンベースの空間性に対する我々のアプローチは,モバイルプラットフォーム上での高効率DNN実行のためのコンパイラ最適化に自然に適合する。 私たちの知る限りでは、モバイルデバイスが大規模なdnnモデルのリアルタイム推論を実現するのは、パターンベースのスパーシティのユニークな空間的特性とコンパイラのコード生成能力の助けを借りて初めてです。

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