論文の概要: Sparsification via Compressed Sensing for Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04932v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 16:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:19:36.220866
• Title: Sparsification via Compressed Sensing for Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: 自動音声認識のための圧縮センシングによるスパーシフィケーション
• Authors: Kai Zhen (1 and 2), Hieu Duy Nguyen (2), Feng-Ju Chang (2), Athanasios Mouchtaris (2), and Ariya Rastrow (2). ((1) Indiana University Bloomington, (2) Alexa Machine Learning, Amazon, USA)
• Abstract要約: 大規模機械学習アプリケーションはモデル量子化と圧縮を必要とする。 本稿では,これらの問題に効果的に対応するために,圧縮センシングベースプルーニング(CSP)手法を提案する。 CSPは文学における既存のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to achieve high accuracy for machine learning (ML) applications, it is essential to employ models with a large number of parameters. Certain applications, such as Automatic Speech Recognition (ASR), however, require real-time interactions with users, hence compelling the model to have as low latency as possible. Deploying large scale ML applications thus necessitates model quantization and compression, especially when running ML models on resource constrained devices. For example, by forcing some of the model weight values into zero, it is possible to apply zero-weight compression, which reduces both the model size and model reading time from the memory. In the literature, such methods are referred to as sparse pruning. The fundamental questions are when and which weights should be forced to zero, i.e. be pruned. In this work, we propose a compressed sensing based pruning (CSP) approach to effectively address those questions. By reformulating sparse pruning as a sparsity inducing and compression-error reduction dual problem, we introduce the classic compressed sensing process into the ML model training process. Using ASR task as an example, we show that CSP consistently outperforms existing approaches in the literature.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アプリケーションのための高精度を達成するためには、多数のパラメータを持つモデルを採用することが不可欠です。 しかし、自動音声認識(asr)のような特定のアプリケーションでは、ユーザとのリアルタイムインタラクションが必要であるため、モデルに可能な限り低レイテンシーを持たせている。 大規模なMLアプリケーションをデプロイするには、特にリソース制約のあるデバイス上でMLモデルを実行する場合、モデル量子化と圧縮が必要である。 例えば、モデルの重み値の一部をゼロにすることで、ゼロウェイト圧縮を適用することができ、モデルサイズとモデル読み込み時間をメモリから削減することができる。 文献では、そのような方法はスパースプルーニングと呼ばれています。 基本的な質問は、いつ、どの重みを0に強制すべきかである。 刈り取られる。 本研究では,これらの問題に効果的に対処するための圧縮センシングベースプルーニング(CSP)手法を提案する。 スパースプルーニングをスパース性誘発と圧縮エラー低減の二重問題として再構成することで、従来の圧縮センシングプロセスをmlモデルトレーニングプロセスに導入する。 ASRタスクを例として、CSPが文学における既存のアプローチを一貫して上回ることを示す。

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