論文の概要: Combinatorial optimization for low bit-width neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02006v1
• Date: Sat, 4 Jun 2022 15:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 15:23:56.450311
• Title: Combinatorial optimization for low bit-width neural networks
• Title（参考訳）: 低ビット幅ニューラルネットワークの組合せ最適化
• Authors: Han Zhou, Aida Ashrafi and Matthew B. Blaschko
• Abstract要約: 低ビット幅のニューラルネットワークは、計算資源を減らすためにエッジデバイスに展開するために広く研究されている。 既存のアプローチでは、2段階の列車・圧縮設定における勾配に基づく最適化に焦点が当てられている。 グリーディ座標降下法とこの新しい手法を組み合わせることで、二項分類タスクにおける競合精度が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.466606660363016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-bit width neural networks have been extensively explored for deployment on edge devices to reduce computational resources. Existing approaches have focused on gradient-based optimization in a two-stage train-and-compress setting or as a combined optimization where gradients are quantized during training. Such schemes require high-performance hardware during the training phase and usually store an equivalent number of full-precision weights apart from the quantized weights. In this paper, we explore methods of direct combinatorial optimization in the problem of risk minimization with binary weights, which can be made equivalent to a non-monotone submodular maximization under certain conditions. We employ an approximation algorithm for the cases with single and multilayer neural networks. For linear models, it has $\mathcal{O}(nd)$ time complexity where $n$ is the sample size and $d$ is the data dimension. We show that a combination of greedy coordinate descent and this novel approach can attain competitive accuracy on binary classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 低ビット幅ニューラルネットワークは、計算資源を減らすためにエッジデバイスに展開するために広く研究されてきた。 既存のアプローチでは、2段階の列車・コンプレッサー設定における勾配に基づく最適化や、トレーニング中に勾配を定量化する組み合わせ最適化に重点を置いている。 このようなスキームでは、トレーニング段階で高性能なハードウェアが必要であり、通常、量子化された重みとは別に、同等の精度の重みを格納する。 本稿では,二元重み付きリスク最小化問題における直接組合せ最適化の手法について検討する。 単層および多層ニューラルネットワークの場合の近似アルゴリズムを用いる。 線形モデルでは、$\mathcal{o}(nd)$ 時間複雑性を持ち、ここで $n$ はサンプルサイズ、$d$ はデータ次元である。 グリーディ座標降下法とこの新しい手法を組み合わせることで、二項分類タスクにおける競合精度が得られることを示す。

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