論文の概要: Demystifying and Generalizing BinaryConnect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13220v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 19:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 10:32:21.542085
• Title: Demystifying and Generalizing BinaryConnect
• Title（参考訳）: BinaryConnectの廃止と一般化
• Authors: Tim Dockhorn, Yaoliang Yu, Eyy\"ub Sari, Mahdi Zolnouri, Vahid Partovi Nia
• Abstract要約: 学習後の量子化を含む既存の量子化アルゴリズムは驚くほど似通っていることを示す。 我々は、設計と分析が容易な量子化器の自然なファミリーとして、近距離写像を論じる。 本稿では,BinaryConnect (BC) の一般化として ProxConnect (PC) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.41391997183786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: BinaryConnect (BC) and its many variations have become the de facto standard for neural network quantization. However, our understanding of the inner workings of BC is still quite limited. We attempt to close this gap in four different aspects: (a) we show that existing quantization algorithms, including post-training quantization, are surprisingly similar to each other; (b) we argue for proximal maps as a natural family of quantizers that is both easy to design and analyze; (c) we refine the observation that BC is a special case of dual averaging, which itself is a special case of the generalized conditional gradient algorithm; (d) consequently, we propose ProxConnect (PC) as a generalization of BC and we prove its convergence properties by exploiting the established connections. We conduct experiments on CIFAR-10 and ImageNet, and verify that PC achieves competitive performance.
• Abstract（参考訳）: BinaryConnect(BC)とその多くのバリエーションは、ニューラルネットワーク量子化のデファクトスタンダードとなっている。 しかし、我々のbcの内部構造に対する理解は依然としてかなり限られている。 このギャップを4つの異なる側面で閉じようとしています (a)トレーニング後の量子化を含む既存の量子化アルゴリズムが驚くほど似通っていることを示す。 b) 設計および解析が容易な量子化器の自然なファミリーとしての近位写像について論じる。 c) bc が双対平均化の特別な場合であり、それ自体が一般化条件勾配アルゴリズムの特別な場合である、という観測を精査する。 その結果,BC の一般化として ProxConnect (PC) を提案し,その収束性を確立された接続を利用して証明する。 我々は,CIFAR-10 と ImageNet の実験を行い,PC が競争性能を発揮することを検証した。

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