論文の概要: A Variational Information Bottleneck Based Method to Compress Sequential Networks for Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01343v2
• Date: Mon, 9 Nov 2020 14:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 09:02:04.759872
• Title: A Variational Information Bottleneck Based Method to Compress Sequential Networks for Human Action Recognition
• Title（参考訳）: 人間行動認識のための逐次ネットワーク圧縮のための変分情報ボトルネックに基づく手法
• Authors: Ayush Srivastava, Oshin Dutta, Prathosh AP, Sumeet Agarwal, Jigyasa Gupta
• Abstract要約: 本稿では,人間行動認識(HAR)に用いるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を効果的に圧縮する手法を提案する。 変分情報ボトルネック(VIB)理論に基づくプルーニング手法を用いて,RNNの逐次セルを流れる情報の流れを小さなサブセットに制限する。 我々は、圧縮を大幅に改善する特定のグループ・ラッソ正規化手法とプルーニング手法を組み合わせる。 提案手法は,UCF11上での動作認識の精度に比較して,最も近い競合に比べて70倍以上の圧縮を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.414818018857316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the last few years, compression of deep neural networks has become an important strand of machine learning and computer vision research. Deep models require sizeable computational complexity and storage, when used for instance for Human Action Recognition (HAR) from videos, making them unsuitable to be deployed on edge devices. In this paper, we address this issue and propose a method to effectively compress Recurrent Neural Networks (RNNs) such as Gated Recurrent Units (GRUs) and Long-Short-Term-Memory Units (LSTMs) that are used for HAR. We use a Variational Information Bottleneck (VIB) theory-based pruning approach to limit the information flow through the sequential cells of RNNs to a small subset. Further, we combine our pruning method with a specific group-lasso regularization technique that significantly improves compression. The proposed techniques reduce model parameters and memory footprint from latent representations, with little or no reduction in the validation accuracy while increasing the inference speed several-fold. We perform experiments on the three widely used Action Recognition datasets, viz. UCF11, HMDB51, and UCF101, to validate our approach. It is shown that our method achieves over 70 times greater compression than the nearest competitor with comparable accuracy for the task of action recognition on UCF11.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、深層ニューラルネットワークの圧縮は、機械学習とコンピュータビジョン研究の重要な一糸となっている。 ディープモデルは、例えばビデオからのヒューマンアクション認識(HAR)に使用する場合、計算の複雑さとストレージが大きくなる必要があるため、エッジデバイスにデプロイするのは不適当である。 本稿では,HAR に使用される Gated Recurrent Units (GRU) や Long-Short-Term-Memory Units (LSTM) などのリカレントニューラルネットワーク (RNN) を効果的に圧縮する手法を提案する。 変分情報ボトルネック(VIB)理論に基づくプルーニング手法を用いて,RNNの逐次セルを流れる情報の流れを小さなサブセットに制限する。 さらに,本手法と特定のグループラッソ正則化手法を組み合わせることで,圧縮を著しく改善する。 提案手法は,モデルパラメータとメモリフットプリントを潜在表現から削減し,推定速度を数倍に増やしながら検証精度をほとんど,あるいは全く低下させる。 広く使われている3つの行動認識データセット、vizについて実験を行った。 ucf11、hmdb51、utf101は、我々のアプローチを検証する。 提案手法は,UCF11における動作認識の精度に比較して,最も近い競合に比べて70倍以上の圧縮を実現する。

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