論文の概要: BiTAT: Neural Network Binarization with Task-dependent Aggregated Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01394v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 13:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 21:28:08.714004
• Title: BiTAT: Neural Network Binarization with Task-dependent Aggregated Transformation
• Title（参考訳）: BiTAT:タスク依存集約変換を用いたニューラルネットワークのバイナリ化
• Authors: Geon Park, Jaehong Yoon, Haiyang Zhang, Xing Zhang, Sung Ju Hwang, Yonina C. Eldar
• Abstract要約: 量子化は、与えられたニューラルネットワークの高精度ウェイトとアクティベーションを、メモリ使用量と計算量を減らすために、低精度ウェイト/アクティベーションに変換することを目的としている。 コンパクトに設計されたバックボーンアーキテクチャの極端量子化(1ビットの重み/1ビットのアクティベーション)は、深刻な性能劣化をもたらす。 本稿では,性能劣化を効果的に緩和する新しいQAT法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.26521375592759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network quantization aims to transform high-precision weights and activations of a given neural network into low-precision weights/activations for reduced memory usage and computation, while preserving the performance of the original model. However, extreme quantization (1-bit weight/1-bit activations) of compactly-designed backbone architectures (e.g., MobileNets) often used for edge-device deployments results in severe performance degeneration. This paper proposes a novel Quantization-Aware Training (QAT) method that can effectively alleviate performance degeneration even with extreme quantization by focusing on the inter-weight dependencies, between the weights within each layer and across consecutive layers. To minimize the quantization impact of each weight on others, we perform an orthonormal transformation of the weights at each layer by training an input-dependent correlation matrix and importance vector, such that each weight is disentangled from the others. Then, we quantize the weights based on their importance to minimize the loss of the information from the original weights/activations. We further perform progressive layer-wise quantization from the bottom layer to the top, so that quantization at each layer reflects the quantized distributions of weights and activations at previous layers. We validate the effectiveness of our method on various benchmark datasets against strong neural quantization baselines, demonstrating that it alleviates the performance degeneration on ImageNet and successfully preserves the full-precision model performance on CIFAR-100 with compact backbone networks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク量子化(neural network quantization)は、与えられたニューラルネットワークの高精度重みとアクティベーションを低精度重み/アクティベーションに変換し、メモリ使用量と計算量を削減することを目的としている。 しかし、コンパクトに設計されたバックボーンアーキテクチャ(例えばMobileNets)の極端な量子化(1ビットの重み/1ビットのアクティベーション)は、エッジデバイス展開にしばしば使用される。 本稿では,各層内の重みと連続する層間の重み関係に着目して,極端に量子化しても効果的に性能低下を緩和できる新しい量子化・アウェアトレーニング(qat)手法を提案する。 各重みの量子化の影響を最小限に抑えるため、各重みが他の重みから切り離されるような入力依存相関行列と重要ベクトルをトレーニングすることにより、各重みの正規正規正規変換を行う。 そして、その重要性に基づいて重みを定量化し、元の重み/アクティベーションからの情報損失を最小限に抑える。 さらに,各層における量子化が,前層における重みとアクティベーションの量子化分布を反映するように,下層から上層への進行層毎の量子化を行う。 我々は,画像ネットの性能劣化を軽減し,コンパクトなバックボーンネットワークを用いたCIFAR-100上での完全精度モデル性能の維持に成功したことを示す。

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