論文の概要: Principled Pruning of Bayesian Neural Networks through Variational Free Energy Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09134v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 14:34:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:49:54.527633
• Title: Principled Pruning of Bayesian Neural Networks through Variational Free Energy Minimization
• Title（参考訳）: 変分自由エネルギー最小化によるベイズニューラルネットワークの原理的プルーニング
• Authors: Jim Beckers, Bart van Erp, Ziyue Zhao, Kirill Kondrashov and Bert de Vries
• Abstract要約: ニューラルネットワークの原理的プルーニングを行うためにベイズモデル削減を定式化し,適用する。 この新しいパラメータプルーニング方式は、多くの最先端プルーニング手法の欠点を解決する。 本実験は, 最先端プルーニング方式と比較して, モデル性能がよいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4858709118694953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Bayesian model reduction provides an efficient approach for comparing the performance of all nested sub-models of a model, without re-evaluating any of these sub-models. Until now, Bayesian model reduction has been applied mainly in the computational neuroscience community. In this paper, we formulate and apply Bayesian model reduction to perform principled pruning of Bayesian neural networks, based on variational free energy minimization. This novel parameter pruning scheme solves the shortcomings of many current state-of-the-art pruning methods that are used by the signal processing community. The proposed approach has a clear stopping criterion and minimizes the same objective that is used during training. Next to these theoretical benefits, our experiments indicate better model performance in comparison to state-of-the-art pruning schemes.
• Abstract（参考訳）: ベイズモデル還元は、これらのサブモデルを再評価することなく、モデルのネストした全てのサブモデルのパフォーマンスを比較するための効率的なアプローチを提供する。 これまでベイズモデルの減少は主に計算神経科学のコミュニティで適用されてきた。 本稿では,変分自由エネルギー最小化に基づくベイズニューラルネットワークの原理的プルーニングを行うためにベイズモデル削減を定式化し,適用する。 この新しいパラメータプルーニング方式は、信号処理コミュニティで使われている多くの最先端プルーニング手法の欠点を解決する。 提案手法は、明確な停止基準を持ち、トレーニング中に使用されるのと同じ目的を最小化する。 これらの理論的利点に次いで,本実験は,最先端プルーニング方式と比較して,モデル性能がよいことを示す。

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