論文の概要: Direct Quantization for Training Highly Accurate Low Bit-width Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13762v1
• Date: Sat, 26 Dec 2020 15:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 02:24:39.006688
• Title: Direct Quantization for Training Highly Accurate Low Bit-width Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 高精度低ビット幅深層ニューラルネットワークの直接量子化
• Authors: Tuan Hoang and Thanh-Toan Do and Tam V. Nguyen and Ngai-Man Cheung
• Abstract要約: 本稿では,低ビット幅重みとアクティベーションで深部畳み込みニューラルネットワークを訓練する2つの新しい手法を提案する。 まず、ビット幅の少ない重みを得るため、既存の方法の多くは、全精度ネットワーク重みで量子化することにより量子化重みを得る。 第二に、低ビット幅のアクティベーションを得るために、既存の作品はすべてのチャネルを等しく考慮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.29587731448345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes two novel techniques to train deep convolutional neural networks with low bit-width weights and activations. First, to obtain low bit-width weights, most existing methods obtain the quantized weights by performing quantization on the full-precision network weights. However, this approach would result in some mismatch: the gradient descent updates full-precision weights, but it does not update the quantized weights. To address this issue, we propose a novel method that enables {direct} updating of quantized weights {with learnable quantization levels} to minimize the cost function using gradient descent. Second, to obtain low bit-width activations, existing works consider all channels equally. However, the activation quantizers could be biased toward a few channels with high-variance. To address this issue, we propose a method to take into account the quantization errors of individual channels. With this approach, we can learn activation quantizers that minimize the quantization errors in the majority of channels. Experimental results demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance on the image classification task, using AlexNet, ResNet and MobileNetV2 architectures on CIFAR-100 and ImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低ビット幅重みとアクティベーションで深部畳み込みニューラルネットワークを訓練する2つの新しい手法を提案する。 まず、ビット幅の少ない重みを得るため、既存の方法の多くは、全精度ネットワーク重みで量子化することにより量子化重みを得る。 しかし、このアプローチはいくつかのミスマッチをもたらす:勾配降下は全精度重みを更新するが、量子化された重みは更新しない。 この問題に対処するために,学習可能な量子化レベルを持つ量子化重みの{direct}更新を可能にし,勾配降下を用いたコスト関数を最小化する新しい手法を提案する。 第二に、ビット幅の低いアクティベーションを得るために、既存の研究は全てのチャネルを等しく考慮している。 しかし、活性化量子化器は高分散のいくつかのチャネルに偏りがある。 この問題に対処するために,個別チャネルの量子化誤差を考慮した手法を提案する。 このアプローチでは、多くのチャネルで量子化エラーを最小化するアクティベーション量子化子を学習できる。 実験により,提案手法は,CIFAR-100およびImageNetデータセット上のAlexNet,ResNet,MobileNetV2アーキテクチャを用いて,画像分類タスクにおける最先端性能を実現することを示す。

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