論文の概要: Identifying Critical Neurons in ANN Architectures using Mixed Integer Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07259v4
• Date: Mon, 7 Sep 2020 16:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 11:42:25.826313
• Title: Identifying Critical Neurons in ANN Architectures using Mixed Integer Programming
• Title（参考訳）: 混合整数計画法によるANNアーキテクチャにおける臨界ニューロンの同定
• Authors: Mostafa ElAraby, Guy Wolf, Margarida Carvalho
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワークアーキテクチャにおいて,各ニューロンに重要なスコアを割り当てるための混合整数プログラム(MIP)を導入する。 我々は、トレーニングされたニューラルネットワークの全体的な精度を維持するために必要な臨界ニューロンの数(すなわち、高いスコアを持つ)を最小限に抑えるために、ソルバを駆動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.712073757744452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a mixed integer program (MIP) for assigning importance scores to each neuron in deep neural network architectures which is guided by the impact of their simultaneous pruning on the main learning task of the network. By carefully devising the objective function of the MIP, we drive the solver to minimize the number of critical neurons (i.e., with high importance score) that need to be kept for maintaining the overall accuracy of the trained neural network. Further, the proposed formulation generalizes the recently considered lottery ticket optimization by identifying multiple "lucky" sub-networks resulting in optimized architecture that not only performs well on a single dataset, but also generalizes across multiple ones upon retraining of network weights. Finally, we present a scalable implementation of our method by decoupling the importance scores across layers using auxiliary networks. We demonstrate the ability of our formulation to prune neural networks with marginal loss in accuracy and generalizability on popular datasets and architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャにおける各ニューロンに重要なスコアを割り当てる混合整数プログラム(MIP)を提案する。 MIPの目的関数を慎重に設計することにより、トレーニングされたニューラルネットワークの全体的な精度を維持するために必要な臨界ニューロンの数(すなわち高いスコア)を最小限に抑えるために、解法を駆動する。 さらに,提案方式では,複数の"ラッキー"サブネットワークを識別することにより,最適化されたアーキテクチャを単一データセット上で機能させるだけでなく,ネットワーク重み付けの再トレーニング時に複数のネットワークにまたがって一般化することにより,最近検討された抽選チケットの最適化を一般化する。 最後に,補助ネットワークを用いてレイヤ間の重要度を分離し,スケーラブルに実装する手法を提案する。 一般的なデータセットやアーキテクチャにおいて、精度や一般化性が限界的に失われるニューラルネットワークをprune化する能力を実証する。

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