論文の概要: Theoretical Characterization of How Neural Network Pruning Affects its Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00335v2
• Date: Thu, 5 Jan 2023 02:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:04:43.426987
• Title: Theoretical Characterization of How Neural Network Pruning Affects its Generalization
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークのプルーニングが一般化に与える影響に関する理論的評価
• Authors: Hongru Yang, Yingbin Liang, Xiaojie Guo, Lingfei Wu, Zhangyang Wang
• Abstract要約: この研究は、異なるプルーニング率がモデルの勾配降下ダイナミクスと一般化にどのように影響するかを研究する最初の試みである。 プルーニング率が一定の閾値以下である限り、勾配降下はトレーニング損失をゼロに導くことができる。 より驚くべきことに、プルーニング分数が大きくなるにつれて、一般化境界はより良くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.1347309639727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been observed in practice that applying pruning-at-initialization methods to neural networks and training the sparsified networks can not only retain the testing performance of the original dense models, but also sometimes even slightly boost the generalization performance. Theoretical understanding for such experimental observations are yet to be developed. This work makes the first attempt to study how different pruning fractions affect the model's gradient descent dynamics and generalization. Specifically, this work considers a classification task for overparameterized two-layer neural networks, where the network is randomly pruned according to different rates at the initialization. It is shown that as long as the pruning fraction is below a certain threshold, gradient descent can drive the training loss toward zero and the network exhibits good generalization performance. More surprisingly, the generalization bound gets better as the pruning fraction gets larger. To complement this positive result, this work further shows a negative result: there exists a large pruning fraction such that while gradient descent is still able to drive the training loss toward zero (by memorizing noise), the generalization performance is no better than random guessing. This further suggests that pruning can change the feature learning process, which leads to the performance drop of the pruned neural network.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークにプルーニング・アット・初期化法を適用し、スパシファイドネットワークを訓練することで、元の高密度モデルの試験性能を維持するだけでなく、時として一般化性能をわずかに向上させることができる。 このような実験的な観測の理論的理解はまだ開発されていない。 この研究は、異なるプルーニング分数がモデルの勾配降下ダイナミクスと一般化にどのように影響するかを研究する最初の試みである。 具体的には,初期化の速度によってネットワークがランダムに刈り取られる過パラメータ2層ニューラルネットワークの分類タスクについて検討する。 プルーニング率が一定のしきい値以下であれば,勾配降下がトレーニング損失をゼロに誘導し,ネットワークの一般化性能が向上することが示された。 より驚くべきことに、プルーニング分数が大きくなるにつれて、一般化境界はより良くなる。 この正の結果を補完するために、この研究はさらに負の結果を示す: 勾配降下が(ノイズを暗記することで)トレーニング損失をゼロに導くことができるような大きなプルーニング率が存在するが、一般化性能はランダムな推測よりも優れていない。 このことは、プルーニングが特徴学習プロセスを変え、プルーニングニューラルネットワークの性能低下につながることを示唆している。

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