論文の概要: Lookahead: A Far-Sighted Alternative of Magnitude-based Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04809v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 05:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:10:04.542242
• Title: Lookahead: A Far-Sighted Alternative of Magnitude-based Pruning
• Title（参考訳）: Lookahead: マグニチュードベースのプルーニングの遠目代替
• Authors: Sejun Park, Jaeho Lee, Sangwoo Mo, Jinwoo Shin
• Abstract要約: マグニチュードベースのプルーニングは、ニューラルネットワークをプルーニングする最も単純な方法の1つである。 我々は,単一層最適化を多層最適化に拡張することにより,単純なプルーニング法であるルックアヘッドプルーニングを開発した。 実験の結果,提案手法は様々なネットワーク上での大規模プルーニングよりも一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.99191569112682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnitude-based pruning is one of the simplest methods for pruning neural networks. Despite its simplicity, magnitude-based pruning and its variants demonstrated remarkable performances for pruning modern architectures. Based on the observation that magnitude-based pruning indeed minimizes the Frobenius distortion of a linear operator corresponding to a single layer, we develop a simple pruning method, coined lookahead pruning, by extending the single layer optimization to a multi-layer optimization. Our experimental results demonstrate that the proposed method consistently outperforms magnitude-based pruning on various networks, including VGG and ResNet, particularly in the high-sparsity regime. See https://github.com/alinlab/lookahead_pruning for codes.
• Abstract（参考訳）: マグニチュードベースのプルーニングは、ニューラルネットワークをプルーニングする最も単純な方法の1つである。 その単純さにもかかわらず、マグニチュードベースのプルーニングとその変種は近代建築のプルーニングに顕著な性能を示した。 本研究では,単一層に対応する線形作用素のフロベニウス歪みを実際に最小化できるという観測に基づいて,単一層最適化を多層最適化に拡張し,ルックアヘッドプルーニングと呼ばれる単純なプルーニング法を開発した。 実験の結果,提案手法はVGGやResNetなど様々なネットワーク,特に高スパーシティシステムにおいて,等級ベースプルーニングよりも優れていた。 コードについてはhttps://github.com/alinlab/lookahead_pruningを参照。

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