論文の概要: Finding trainable sparse networks through Neural Tangent Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08228v2
• Date: Fri, 24 Jul 2020 08:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 02:13:00.592578
• Title: Finding trainable sparse networks through Neural Tangent Transfer
• Title（参考訳）: ニューラルタンジェントトランスファーによる訓練可能なスパースネットワークの探索
• Authors: Tianlin Liu and Friedemann Zenke
• Abstract要約: 深層学習において、特定のタスクでうまく機能する訓練可能なスパースネットワークは通常、ラベル依存プルーニング基準を用いて構築される。 本稿では,学習可能なスパースネットワークをラベルフリーで検出する手法であるNeural Tangent Transferを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.092248433189816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have dramatically transformed machine learning, but their memory and energy demands are substantial. The requirements of real biological neural networks are rather modest in comparison, and one feature that might underlie this austerity is their sparse connectivity. In deep learning, trainable sparse networks that perform well on a specific task are usually constructed using label-dependent pruning criteria. In this article, we introduce Neural Tangent Transfer, a method that instead finds trainable sparse networks in a label-free manner. Specifically, we find sparse networks whose training dynamics, as characterized by the neural tangent kernel, mimic those of dense networks in function space. Finally, we evaluate our label-agnostic approach on several standard classification tasks and show that the resulting sparse networks achieve higher classification performance while converging faster.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、機械学習を劇的に変化させたが、そのメモリとエネルギーの需要はかなり大きい。 実際の生物学的ニューラルネットワークの要件は、比較においてかなり控えめであり、この厳しさを損なう可能性のある1つの特徴は、その疎結合である。 深層学習において、特定のタスクでうまく機能する訓練可能なスパースネットワークは通常、ラベル依存プルーニング基準を用いて構築される。 本稿では,学習可能なスパースネットワークをラベルフリーで検出する手法であるNeural Tangent Transferを紹介する。 具体的には、神経接核を特徴とするトレーニングダイナミクスが関数空間内の密集したネットワークを模倣するスパースネットワークを見出す。 最後に,いくつかの標準分類課題に対するラベル非依存のアプローチを評価し,より高速な収束と高い分類性能を実現することを示す。

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