論文の概要: Optimal Clipping and Magnitude-aware Differentiation for Improved Quantization-aware Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06501v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 22:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 08:45:11.860629
• Title: Optimal Clipping and Magnitude-aware Differentiation for Improved Quantization-aware Training
• Title（参考訳）: 量子化アウェアトレーニングにおける最適クリッピング法とマグニチュードアウェア微分法
• Authors: Charbel Sakr, Steve Dai, Rangharajan Venkatesan, Brian Zimmer, William J. Dally, Brucek Khailany
• Abstract要約: 現在のプラクティスは、クリッピングしきい値スカラーを設定するためにスカラーに依存しており、最適であることを示すことはできない。 最適クリッピングスカラーを決定するアルゴリズムであるOptimally Clippeds And Vectors (OCTAV)を提案する。 OCTAVは、量子化認識トレーニング(QAT)ルーチンのイテレーション毎に、テンソル毎に、フライ時に最適なクリッピングスカラーを見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.106641866299377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data clipping is crucial in reducing noise in quantization operations and improving the achievable accuracy of quantization-aware training (QAT). Current practices rely on heuristics to set clipping threshold scalars and cannot be shown to be optimal. We propose Optimally Clipped Tensors And Vectors (OCTAV), a recursive algorithm to determine MSE-optimal clipping scalars. Derived from the fast Newton-Raphson method, OCTAV finds optimal clipping scalars on the fly, for every tensor, at every iteration of the QAT routine. Thus, the QAT algorithm is formulated with provably minimum quantization noise at each step. In addition, we reveal limitations in common gradient estimation techniques in QAT and propose magnitude-aware differentiation as a remedy to further improve accuracy. Experimentally, OCTAV-enabled QAT achieves state-of-the-art accuracy on multiple tasks. These include training-from-scratch and retraining ResNets and MobileNets on ImageNet, and Squad fine-tuning using BERT models, where OCTAV-enabled QAT consistently preserves accuracy at low precision (4-to-6-bits). Our results require no modifications to the baseline training recipe, except for the insertion of quantization operations where appropriate.
• Abstract（参考訳）: データクリッピングは、量子化操作におけるノイズの低減と量子化対応トレーニング(QAT)の達成可能な精度の向上に不可欠である。 現在のプラクティスは、クリッピング閾値スカラーを設定するためのヒューリスティックスに依存しており、最適であることを示すことはできない。 我々は,MSE最適クリッピングスカラーを決定する再帰アルゴリズムであるOptimally Clipped Tensors And Vectors (OCTAV)を提案する。 高速Newton-Raphson法から派生したOCTAVは、QATルーチンの各イテレーションにおいて、テンソル毎に、フライ時に最適なクリッピングスカラーを見つける。 したがって、QATアルゴリズムは各ステップで証明可能な最小量子化ノイズで定式化される。 さらに, qatにおける一般的な勾配推定手法の限界を明らかにし, 精度向上のための修正としてマグニチュードアウェア微分を提案する。 実験的に、OCTAV対応QATは複数のタスクで最先端の精度を達成する。 その中には、ImageNet上のResNetsとMobileNetsのトレーニングとリトレーニング、BERTモデルを使用したSquadの微調整が含まれる。 本研究では,量子化操作を適宜挿入する場合を除いて,ベースラインのトレーニングレシピの変更は不要である。

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