論文の概要: A Probabilistic Approach to Neural Network Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10065v1
• Date: Thu, 20 May 2021 23:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:19:24.480724
• Title: A Probabilistic Approach to Neural Network Pruning
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク・プルーニングの確率論的アプローチ
• Authors: Xin Qian, Diego Klabjan
• Abstract要約: FCNとCNNの2つのプルーニング技術(ランダムおよび等級ベース)の性能について理論的に検討する。 その結果、対象ネットワークから指定された任意の境界内に、表現力を持つプルーンドネットワークが存在することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.001091112545065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network pruning techniques reduce the number of parameters without compromising predicting ability of a network. Many algorithms have been developed for pruning both over-parameterized fully-connected networks (FCNs) and convolutional neural networks (CNNs), but analytical studies of capabilities and compression ratios of such pruned sub-networks are lacking. We theoretically study the performance of two pruning techniques (random and magnitude-based) on FCNs and CNNs. Given a target network {whose weights are independently sampled from appropriate distributions}, we provide a universal approach to bound the gap between a pruned and the target network in a probabilistic sense. The results establish that there exist pruned networks with expressive power within any specified bound from the target network.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのプルーニング技術は、ネットワークの予測能力を損なうことなくパラメータの数を減らす。 fcns(over-parameterized full-connected network)とcnns(convolutional neural networks)の両方をプルーニングするために多くのアルゴリズムが開発されているが、そのようなプルーニングされたサブネットワークの能力と圧縮比の分析研究は不足している。 FCNとCNNの2つのプルーニング技術(ランダムおよび等級ベース)の性能について理論的に検討する。 対象ネットワーク {その重みが適切な分布から独立にサンプリングされることを前提とし、確率論的意味においてプルーンドと対象ネットワークの間のギャップを限定する普遍的なアプローチを提供する。 その結果,対象ネットワークからの特定境界内には,表現力のあるプルーンネットワークが存在することがわかった。

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