論文の概要: Why is the State of Neural Network Pruning so Confusing? On the Fairness, Comparison Setup, and Trainability in Network Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05219v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 18:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 13:34:11.134279
• Title: Why is the State of Neural Network Pruning so Confusing? On the Fairness, Comparison Setup, and Trainability in Network Pruning
• Title（参考訳）: なぜニューラルネットワークがこれほど混乱しているのか? ネットワークプルーニングにおける公平性,比較設定,訓練性について
• Authors: Huan Wang, Can Qin, Yue Bai, Yun Fu
• Abstract要約: ニューラルネットワークのプルーニングの状況は、しばらくの間不明瞭で、混乱することさえあることに気付きました。 まず, 刈り取り実験における公正性原理を明らかにし, 広く利用されている比較設定を要約する。 そして,ネットワークのトレーニング性の中心的役割を指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.34310957892895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The state of neural network pruning has been noticed to be unclear and even confusing for a while, largely due to "a lack of standardized benchmarks and metrics" [3]. To standardize benchmarks, first, we need to answer: what kind of comparison setup is considered fair? This basic yet crucial question has barely been clarified in the community, unfortunately. Meanwhile, we observe several papers have used (severely) sub-optimal hyper-parameters in pruning experiments, while the reason behind them is also elusive. These sub-optimal hyper-parameters further exacerbate the distorted benchmarks, rendering the state of neural network pruning even more obscure. Two mysteries in pruning represent such a confusing status: the performance-boosting effect of a larger finetuning learning rate, and the no-value argument of inheriting pretrained weights in filter pruning. In this work, we attempt to explain the confusing state of network pruning by demystifying the two mysteries. Specifically, (1) we first clarify the fairness principle in pruning experiments and summarize the widely-used comparison setups; (2) then we unveil the two pruning mysteries and point out the central role of network trainability, which has not been well recognized so far; (3) finally, we conclude the paper and give some concrete suggestions regarding how to calibrate the pruning benchmarks in the future. Code: https://github.com/mingsun-tse/why-the-state-of-pruning-so-confusing.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのプルーニング状態は、"標準化されたベンチマークとメトリクスの欠如"が原因で、しばらくの間不明瞭で混乱していたことが指摘されている。 ベンチマークを標準化するには、まず、以下の質問に答える必要がある。 この基本的な重要な質問は、残念ながらコミュニティでほとんど明確化されていない。 一方,いくつかの論文では,プルーニング実験において(ほぼ)準最適ハイパーパラメータを用いたが,その背後にある理由も不明である。 これらの準最適ハイパーパラメータは歪んだベンチマークをさらに悪化させ、ニューラルネットワークのプルーニング状態はさらに曖昧になる。 プルーニングにおける2つの謎は、より大きな微調整学習率による性能ブースティング効果と、フィルタープルーニングにおける事前訓練された重みを継承する価値のない議論である。 本研究では,2つの謎を解き明かすことにより,ネットワークプルーニングの混乱状態を説明する。 具体的には,(1)プルーニング実験における公正性原理を明確にし,広く利用されている比較設定を要約し,(2)2つのプルーニングミステリーを公表し,これまでよく認識されていなかったネットワークトレーサビリティの中心的役割を指摘し,(3)最後に論文を締めくくり,今後のプルーニングベンチマークの校正方法について具体的な提案を行う。 コード: https://github.com/mingsun-tse/why-the-state-of-pruning-so-confusing。

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