論文の概要: Channel Pruning via Optimal Thresholding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04566v5
- Date: Thu, 10 Sep 2020 05:42:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 21:12:35.154448
- Title: Channel Pruning via Optimal Thresholding
- Title(参考訳): 最適Thresholdingによるチャネルプルーニング
- Authors: Yun Ye, Ganmei You, Jong-Kae Fwu, Xia Zhu, Qing Yang and Yuan Zhu
- Abstract要約: 構造化プルーニング、特にチャネルプルーニングは、計算コストの削減と市販のハードウェアデバイスとの互換性のために広く利用されている。
層依存性のしきい値を持つチャネルをプーンするために, OT (Optimal Thresholding) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。
CIFAR-100では、OTを用いて微調整されたNet-121が1.46e8のFLOPと0.71Mのパラメータで75.99%の精度を達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.051974163915315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Structured pruning, especially channel pruning is widely used for the reduced
computational cost and the compatibility with off-the-shelf hardware devices.
Among existing works, weights are typically removed using a predefined global
threshold, or a threshold computed from a predefined metric. The predefined
global threshold based designs ignore the variation among different layers and
weights distribution, therefore, they may often result in sub-optimal
performance caused by over-pruning or under-pruning. In this paper, we present
a simple yet effective method, termed Optimal Thresholding (OT), to prune
channels with layer dependent thresholds that optimally separate important from
negligible channels. By using OT, most negligible or unimportant channels are
pruned to achieve high sparsity while minimizing performance degradation. Since
most important weights are preserved, the pruned model can be further
fine-tuned and quickly converge with very few iterations. Our method
demonstrates superior performance, especially when compared to the
state-of-the-art designs at high levels of sparsity. On CIFAR-100, a pruned and
fine-tuned DenseNet-121 by using OT achieves 75.99% accuracy with only 1.46e8
FLOPs and 0.71M parameters.
- Abstract(参考訳): 構造的プルーニング、特にチャネルプルーニングは、計算コストの低減と既製のハードウェアデバイスとの互換性のために広く使われている。
既存の作業の中で、重みは通常、事前定義されたグローバルしきい値または事前定義されたメトリックから計算されたしきい値を使用して取り除かれる。
事前定義されたグローバルしきい値に基づく設計は、異なる層と重みの分布のばらつきを無視するので、オーバープルーニングやアンダープルーニングによる準最適性能をもたらすことがある。
本稿では,無視可能なチャネルから最適に分離する層依存しきい値を持つpruneチャネルに対して,簡易かつ効果的な最適しきい値(ot)法を提案する。
OTを用いることで、ほとんどの無視または重要でないチャネルを切断し、性能劣化を最小限に抑えながら高い疎性を実現する。
ほとんどの重要な重みが保存されるため、プルーニングされたモデルはより微調整され、ごくわずかなイテレーションで素早く収束することができる。
提案手法は,特に高レベルの最先端設計と比較して,優れた性能を示す。
CIFAR-100では、OTを用いて微調整されたDenseNet-121が1.46e8のFLOPと0.71Mのパラメータで75.99%の精度を達成した。
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