論文の概要: Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07320v3
• Date: Sun, 28 Feb 2021 21:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 02:54:44.001559
• Title: Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression
• Title（参考訳）: 極モデル圧縮のための量子化雑音による訓練
• Authors: Angela Fan, Pierre Stock, Benjamin Graham, Edouard Grave, Remi Gribonval, Herve Jegou, Armand Joulin
• Abstract要約: 与えられたモデルサイズに対する精度を最大化しながら、コンパクトなモデルを作成するという問題に取り組む。 標準的な解決策は、トレーニング中に重みが定量化され、勾配がストレート・スルー推定器に近似される量子化意識訓練(Quantization Aware Training)でネットワークをトレーニングすることである。 本稿では, この手法を, 極端な圧縮法を用いて, int8 の固定点量子化を超えて機能するように拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.51832088938618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of producing compact models, maximizing their accuracy for a given model size. A standard solution is to train networks with Quantization Aware Training, where the weights are quantized during training and the gradients approximated with the Straight-Through Estimator. In this paper, we extend this approach to work beyond int8 fixed-point quantization with extreme compression methods where the approximations introduced by STE are severe, such as Product Quantization. Our proposal is to only quantize a different random subset of weights during each forward, allowing for unbiased gradients to flow through the other weights. Controlling the amount of noise and its form allows for extreme compression rates while maintaining the performance of the original model. As a result we establish new state-of-the-art compromises between accuracy and model size both in natural language processing and image classification. For example, applying our method to state-of-the-art Transformer and ConvNet architectures, we can achieve 82.5% accuracy on MNLI by compressing RoBERTa to 14MB and 80.0 top-1 accuracy on ImageNet by compressing an EfficientNet-B3 to 3.3MB.
• Abstract（参考訳）: 我々は,コンパクトモデルの作成の問題に取り組み,そのモデルの精度を最大化する。 標準的な解決策は、トレーニング中に重みが定量化され、勾配がストレート・スルー推定器に近似される量子化意識訓練によるネットワークのトレーニングである。 本稿では, 製品量子化など, STE が導入した近似が重大であるような極端な圧縮手法を用いて, int8 の固定点量子化を超えて, このアプローチを拡張した。 我々の提案は、それぞれの前方で異なるランダムな重みのサブセットだけを定量化し、不偏勾配が他の重みを流れるようにすることである。 ノイズ量とその形状を制御することで、元のモデルの性能を維持しながら、極端な圧縮率が得られる。 その結果,自然言語処理と画像分類の両方において,精度とモデルサイズの間に新たな妥協点が確立された。 例えば、我々の手法を最先端のTransformerおよびConvNetアーキテクチャに適用すると、RoBERTaを14MBに、ImageNetで80.0 Top-1の精度を3.3MBに圧縮することで、MNLIの82.5%の精度が得られる。

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