論文の概要: DepGraph: Towards Any Structural Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12900v2
• Date: Thu, 23 Mar 2023 12:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 17:22:22.624827
• Title: DepGraph: Towards Any Structural Pruning
• Title（参考訳）: DepGraph: 構造的なプルングを目指す
• Authors: Gongfan Fang, Xinyin Ma, Mingli Song, Michael Bi Mi, Xinchao Wang
• Abstract要約: 我々は、CNN、RNN、GNN、Transformersのような任意のアーキテクチャの一般的な構造解析について研究する。 本稿では,階層間の依存関係を明示的にモデル化し,包括的にグループ化してプルーニングを行う汎用かつ完全自動な手法であるemphDependency Graph(DepGraph)を提案する。 本研究では,画像用ResNe(X)t,DenseNet,MobileNet,Vision Transformer,グラフ用GAT,3Dポイントクラウド用DGCNN,言語用LSTMなど,さまざまなアーキテクチャやタスクに関する手法を広範囲に評価し,言語用LSTMと並行して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.40343338847664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural pruning enables model acceleration by removing structurally-grouped parameters from neural networks. However, the parameter-grouping patterns vary widely across different models, making architecture-specific pruners, which rely on manually-designed grouping schemes, non-generalizable to new architectures. In this work, we study a highly-challenging yet barely-explored task, any structural pruning, to tackle general structural pruning of arbitrary architecture like CNNs, RNNs, GNNs and Transformers. The most prominent obstacle towards this goal lies in the structural coupling, which not only forces different layers to be pruned simultaneously, but also expects all removed parameters to be consistently unimportant, thereby avoiding structural issues and significant performance degradation after pruning. To address this problem, we propose a general and {fully automatic} method, \emph{Dependency Graph} (DepGraph), to explicitly model the dependency between layers and comprehensively group coupled parameters for pruning. In this work, we extensively evaluate our method on several architectures and tasks, including ResNe(X)t, DenseNet, MobileNet and Vision transformer for images, GAT for graph, DGCNN for 3D point cloud, alongside LSTM for language, and demonstrate that, even with a simple norm-based criterion, the proposed method consistently yields gratifying performances.
• Abstract（参考訳）: 構造的プルーニングは、ニューラルネットワークから構造的にグループ化されたパラメータを取り除くことで、モデル加速を可能にする。 しかし、パラメータグループ化パターンは様々なモデルで大きく異なり、新しいアーキテクチャでは一般化できない手動設計のグルーピングスキームに依存するアーキテクチャ固有のプルーナーが作られる。 本研究では, CNN, RNN, GNN, Transformers などの任意のアーキテクチャの一般的な構造解析に対処するため, 構造解析を行おうとする。 この目標に対する最も顕著な障害は、異なるレイヤを同時にプルーニングするだけでなく、すべての削除パラメータが一貫して重要ではないことを期待する構造的結合であり、プルーニング後の構造的問題や大幅なパフォーマンス劣化を回避する。 この問題に対処するため,我々は階層間の依存関係を明示的にモデル化し,包括的にグループ化したプルーニングパラメータをグループ化する,汎用的かつ {fully automated} method, \emph{Dependency Graph} (DepGraph)を提案する。 本研究では,画像用ResNe(X)t,DenseNet,MobileNet,Vision Transformer,グラフ用GAT,3Dポイントクラウド用DGCNN,言語用LSTMなど,さまざまなアーキテクチャやタスクに関する手法を広く評価し,単純なノルムベースの基準を用いても,提案手法が常に満足度の高い性能を示す。

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