Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dep-$L_0$: Improving $L_0$-based Network Sparsification via Dependency Modeling

論文の概要: Dep-$L_0$: Improving $L_0$-based Network Sparsification via Dependency Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00070v1
Date: Wed, 30 Jun 2021 19:33:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-02 13:57:41.007610
Title: Dep-$L_0$: Improving $L_0$-based Network Sparsification via Dependency Modeling
Title（参考訳）: dep-$l_0$:依存性モデリングによる$l_0$ベースのネットワークスパーシフィケーションの改善
Authors: Yang Li and Shihao Ji
Abstract要約: L_0$正規化によるディープニューラルネットワークのトレーニングは、ネットワークプルーニングやスパシフィケーションの顕著なアプローチのひとつだ。本稿では,ImageNet上のResNet50のような大規模学習タスクに対して一貫性のない処理を行うことを示す。本稿では,多層パーセプトロンとして効果的にモデル化できるバイナリゲートの依存性モデリングを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.081082481356211
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Training deep neural networks with an $L_0$ regularization is one of the prominent approaches for network pruning or sparsification. The method prunes the network during training by encouraging weights to become exactly zero. However, recent work of Gale et al. reveals that although this method yields high compression rates on smaller datasets, it performs inconsistently on large-scale learning tasks, such as ResNet50 on ImageNet. We analyze this phenomenon through the lens of variational inference and find that it is likely due to the independent modeling of binary gates, the mean-field approximation, which is known in Bayesian statistics for its poor performance due to the crude approximation. To mitigate this deficiency, we propose a dependency modeling of binary gates, which can be modeled effectively as a multi-layer perceptron (MLP). We term our algorithm Dep-$L_0$ as it prunes networks via a dependency-enabled $L_0$ regularization. Extensive experiments on CIFAR10, CIFAR100 and ImageNet with VGG16, ResNet50, ResNet56 show that our Dep-$L_0$ outperforms the original $L_0$-HC algorithm of Louizos et al. by a significant margin, especially on ImageNet. Compared with the state-of-the-arts network sparsification algorithms, our dependency modeling makes the $L_0$-based sparsification once again very competitive on large-scale learning tasks. Our source code is available at https://github.com/leo-yangli/dep-l0.
Abstract（参考訳）: L_0$正規化によるディープニューラルネットワークのトレーニングは、ネットワークプルーニングやスパシフィケーションの顕著なアプローチのひとつだ。この方法はトレーニング中に重みを全くゼロにすることでネットワークを損なう。しかし、gale et alの最近の作品。この方法は小さなデータセットで高い圧縮率をもたらすが、imagenet上のresnet50のような大規模学習タスクでは一貫性がない。本稿では,この現象を変分推論のレンズを用いて解析し,粗近似による性能の低下からベイズ統計において知られている平均場近似であるバイナリゲートの独立なモデリングによるものと考えられる。この欠損を緩和するために,多層パーセプトロン (MLP) として効果的にモデル化できるバイナリゲートの依存性モデリングを提案する。我々は、依存可能な$L_0$正規化によってネットワークを創り出すアルゴリズムをDep-$L_0$と呼ぶ。 CIFAR10, CIFAR100, ImageNet with VGG16, ResNet50, ResNet56の大規模な実験によると、当社のDep-$L_0$は、Louizosらのオリジナルの$L_0$-HCアルゴリズムより優れている。特にImageNetでは、かなりの差がある。最先端のネットワークスペーシフィケーションアルゴリズムと比較して、我々の依存性モデリングは、大規模学習タスクにおいて再び、$L_0$ベースのスペーシフィケーションを実現する。ソースコードはhttps://github.com/leo-yangli/dep-l0で入手できます。

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