論文の概要: WeightMom: Learning Sparse Networks using Iterative Momentum-based pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05970v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 07:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:07:18.916112
• Title: WeightMom: Learning Sparse Networks using Iterative Momentum-based pruning
• Title（参考訳）: WeightMom:反復モーメンタムプルーニングによるスパースネットワークの学習
• Authors: Elvis Johnson, Xiaochen Tang and Sriramacharyulu Samudrala
• Abstract要約: 本稿では,前回の繰り返しの運動量に基づいて徐々に重みを刈り取る,重みに基づくプルーニング手法を提案する。 我々は,CIFAR-10やCIFAR-100といった画像分類データセットを用いて,AlexNet,VGG16,ResNet50などのネットワークに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks have been used in a wide variety of applications with significant success. However, their highly complex nature owing to comprising millions of parameters has lead to problems during deployment in pipelines with low latency requirements. As a result, it is more desirable to obtain lightweight neural networks which have the same performance during inference time. In this work, we propose a weight based pruning approach in which the weights are pruned gradually based on their momentum of the previous iterations. Each layer of the neural network is assigned an importance value based on their relative sparsity, followed by the magnitude of the weight in the previous iterations. We evaluate our approach on networks such as AlexNet, VGG16 and ResNet50 with image classification datasets such as CIFAR-10 and CIFAR-100. We found that the results outperformed the previous approaches with respect to accuracy and compression ratio. Our method is able to obtain a compression of 15% for the same degradation in accuracy on both the datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは様々なアプリケーションで使われており、大きな成功を収めている。 しかしながら、数百万のパラメータを構成できるという非常に複雑な性質は、レイテンシ要件の少ないパイプラインのデプロイメント中に問題を引き起こしている。 その結果、推論時間中に同じ性能の軽量ニューラルネットワークを得るのがより望ましい。 本研究では,前回の繰り返しの運動量に基づいて徐々に重みを刈り取る,重みに基づくプルーニング手法を提案する。 ニューラルネットワークの各レイヤは、相対的な疎度に基づいて重要値が割り当てられ、その後、前のイテレーションにおける重みの大きさが割り当てられる。 我々は,CIFAR-10やCIFAR-100といった画像分類データセットを用いて,AlexNet,VGG16,ResNet50などのネットワークに対するアプローチを評価する。 その結果,従来の手法よりも精度と圧縮比が優れていた。 本手法では, 両データセットの精度の同じ劣化に対して, 15%の圧縮が得られる。

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