論文の概要: Top-KAST: Top-K Always Sparse Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03517v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 11:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:31:58.742689
• Title: Top-KAST: Top-K Always Sparse Training
• Title（参考訳）: Top-KAST:Top-K Always Sparse Training
• Authors: Siddhant M. Jayakumar, Razvan Pascanu, Jack W. Rae, Simon Osindero, Erich Elsen
• Abstract要約: トレーニングを通して一定間隔を保存するTop-KASTを提案する。 確立したImageNetベンチマークのトレーニングモデルでは,従来の作業と同等かそれ以上に動作可能であることを示す。 ImageNetの結果に加えて、言語モデリングの分野においても、我々のアプローチを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.05611544535801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse neural networks are becoming increasingly important as the field seeks to improve the performance of existing models by scaling them up, while simultaneously trying to reduce power consumption and computational footprint. Unfortunately, most existing methods for inducing performant sparse models still entail the instantiation of dense parameters, or dense gradients in the backward-pass, during training. For very large models this requirement can be prohibitive. In this work we propose Top-KAST, a method that preserves constant sparsity throughout training (in both the forward and backward-passes). We demonstrate the efficacy of our approach by showing that it performs comparably to or better than previous works when training models on the established ImageNet benchmark, whilst fully maintaining sparsity. In addition to our ImageNet results, we also demonstrate our approach in the domain of language modeling where the current best performing architectures tend to have tens of billions of parameters and scaling up does not yet seem to have saturated performance. Sparse versions of these architectures can be run with significantly fewer resources, making them more widely accessible and applicable. Furthermore, in addition to being effective, our approach is straightforward and can easily be implemented in a wide range of existing machine learning frameworks with only a few additional lines of code. We therefore hope that our contribution will help enable the broader community to explore the potential held by massive models, without incurring massive computational cost.
• Abstract（参考訳）: スパースニューラルネットワークは、既存のモデルのスケールアップによるパフォーマンス向上と、消費電力と計算フットプリントの削減を同時に図りながら、ますます重要になっている。 残念なことに、パフォーマンススパースモデルを誘導する既存の手法は、トレーニング中も高密度パラメータや後方通過における密度勾配のインスタンス化を必要とする。 非常に大きなモデルでは、この要件は禁じられる。 本研究は,(前方パスと後方パスの両方において)トレーニングを通して一定のスパース性を保持する方法であるtop-kastを提案する。 提案手法の有効性は,既存のImageNetベンチマークのトレーニングモデルにおいて,従来と同等以上の性能を示しながら,空間性を完全に維持していることを示す。 ImageNetの結果に加えて、現在の最高のパフォーマンスアーキテクチャが数千億のパラメータを持つ傾向にあり、スケールアップがまだ飽和したパフォーマンスを持っていない言語モデリングの分野においても、私たちのアプローチを実証しています。 これらのアーキテクチャのスパースバージョンは、はるかに少ないリソースで実行でき、より広くアクセス可能で適用可能である。 さらに、効果的であることに加えて、私たちのアプローチは単純で、数行のコードだけで、幅広い既存の機械学習フレームワークで簡単に実装できます。 それゆえ私たちは、我々の貢献が、膨大な計算コストを伴わずに、広範囲のコミュニティが巨大なモデルが持つ可能性を探求するのに役立つことを期待しています。

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