論文の概要: Automatic Network Adaptation for Ultra-Low Uniform-Precision Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10878v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 09:41:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:51:18.132044
• Title: Automatic Network Adaptation for Ultra-Low Uniform-Precision Quantization
• Title（参考訳）: 超低一様精度量子化のためのネットワーク自動適応
• Authors: Seongmin Park, Beomseok Kwon, Jieun Lim, Kyuyoung Sim, Taeho Kim and Jungwook Choi
• Abstract要約: 一様精度ニューラルネットワーク量子化は、高計算能力のために高密度に充填された演算ユニットを単純化したため、人気を集めている。 層間の量子化誤差の影響に対して不均一な感度を無視し、結果として準最適推論をもたらす。 本研究は,超低精度量子化による精度劣化を軽減するために,ニューラルネットワーク構造を調整するニューラルチャネル拡張と呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャ探索を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1664476076961146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Uniform-precision neural network quantization has gained popularity since it simplifies densely packed arithmetic unit for high computing capability. However, it ignores heterogeneous sensitivity to the impact of quantization errors across the layers, resulting in sub-optimal inference accuracy. This work proposes a novel neural architecture search called neural channel expansion that adjusts the network structure to alleviate accuracy degradation from ultra-low uniform-precision quantization. The proposed method selectively expands channels for the quantization sensitive layers while satisfying hardware constraints (e.g., FLOPs, PARAMs). Based on in-depth analysis and experiments, we demonstrate that the proposed method can adapt several popular networks channels to achieve superior 2-bit quantization accuracy on CIFAR10 and ImageNet. In particular, we achieve the best-to-date Top-1/Top-5 accuracy for 2-bit ResNet50 with smaller FLOPs and the parameter size.
• Abstract（参考訳）: 一様精度ニューラルネットワーク量子化は、高い計算能力のために密集した演算ユニットを単純化するため、人気を集めている。 しかし、層間における量子化誤差の影響に対する不均質な感度を無視し、結果として準最適推論精度をもたらす。 本研究は,超低精度量子化による精度劣化を軽減するために,ニューラルネットワーク構造を調整するニューラルチャネル拡張と呼ばれるニューラルアーキテクチャ探索を提案する。 提案手法は,ハードウェア制約(フロップ,パラムなど)を満たしながら,量子化センシティブ層のチャネルを選択的に拡張する。 CIFAR10 と ImageNet の2ビット量子化精度を向上させるために,提案手法がいくつかの人気ネットワークチャネルに適用可能であることを示す。 特に,2ビット ResNet50 のTop-1/Top-5 の精度は FLOP が小さく,パラメータサイズも小さい。

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