論文の概要: Post-Training Piecewise Linear Quantization for Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00104v2
• Date: Wed, 18 Mar 2020 18:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:04:22.418645
• Title: Post-Training Piecewise Linear Quantization for Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークのための学習後線形量子化
• Authors: Jun Fang, Ali Shafiee, Hamzah Abdel-Aziz, David Thorsley, Georgios Georgiadis, Joseph Hassoun
• Abstract要約: リソース制限されたデバイスへのディープニューラルネットワークのエネルギー効率向上において、量子化は重要な役割を果たす。 本稿では,長い尾を持つベル形状のテンソル値の正確な近似を実現するために,一方向線形量子化方式を提案する。 提案手法は,最先端のポストトレーニング量子化手法と比較して,画像分類,セマンティックセグメンテーション,オブジェクト検出においてわずかなオーバーヘッドで優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.717228230596167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantization plays an important role in the energy-efficient deployment of deep neural networks on resource-limited devices. Post-training quantization is highly desirable since it does not require retraining or access to the full training dataset. The well-established uniform scheme for post-training quantization achieves satisfactory results by converting neural networks from full-precision to 8-bit fixed-point integers. However, it suffers from significant performance degradation when quantizing to lower bit-widths. In this paper, we propose a piecewise linear quantization (PWLQ) scheme to enable accurate approximation for tensor values that have bell-shaped distributions with long tails. Our approach breaks the entire quantization range into non-overlapping regions for each tensor, with each region being assigned an equal number of quantization levels. Optimal breakpoints that divide the entire range are found by minimizing the quantization error. Compared to state-of-the-art post-training quantization methods, experimental results show that our proposed method achieves superior performance on image classification, semantic segmentation, and object detection with minor overhead.
• Abstract（参考訳）: リソース制限されたデバイスへのディープニューラルネットワークのエネルギー効率向上において、量子化は重要な役割を果たす。 トレーニング後の量子化は、完全なトレーニングデータセットの再トレーニングやアクセスを必要としないため、非常に望ましい。 ニューラルネットワークを完全精度から8ビットの固定点整数に変換することにより、学習後量子化のための確立された均一なスキームが良好な結果を得る。 しかし、ビット幅の量子化では性能が著しく低下する。 本稿では,長尾のベル型分布を持つテンソル値の高精度近似を実現するために,区分線形量子化(pwlq)スキームを提案する。 提案手法では、量子化範囲全体をテンソル毎に重複しない領域に分割し、各領域に等数の量子化レベルを割り当てる。 範囲全体を分割する最適なブレークポイントは、量子化誤差を最小化する。 実験結果から,提案手法は画像分類,セマンティックセグメンテーション,オブジェクト検出において,少ないオーバーヘッドで優れた性能を発揮することが示された。

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