論文の概要: Resilient Binary Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00956v2
• Date: Sun, 5 Feb 2023 04:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 12:46:49.221880
• Title: Resilient Binary Neural Network
• Title（参考訳）: Resilient Binary Neural Network
• Authors: Sheng Xu, Yanjing Li, Teli Ma, Mingbao Lin, Hao Dong, Baochang Zhang, Peng Gao, Jinhu Lv
• Abstract要約: 我々は、BNNのトレーニングを改善するために、頻繁な振動を軽減するためにResilient Binary Neural Network (ReBNN)を導入する。 私たちのReBNNは、ImageNetデータセット上のResNet-18バックボーンで、66.9%のTop-1精度を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.63280603795981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Binary neural networks (BNNs) have received ever-increasing popularity for their great capability of reducing storage burden as well as quickening inference time. However, there is a severe performance drop compared with real-valued networks, due to its intrinsic frequent weight oscillation during training. In this paper, we introduce a Resilient Binary Neural Network (ReBNN) to mitigate the frequent oscillation for better BNNs' training. We identify that the weight oscillation mainly stems from the non-parametric scaling factor. To address this issue, we propose to parameterize the scaling factor and introduce a weighted reconstruction loss to build an adaptive training objective. For the first time, we show that the weight oscillation is controlled by the balanced parameter attached to the reconstruction loss, which provides a theoretical foundation to parameterize it in back propagation. Based on this, we learn our ReBNN by calculating the balanced parameter based on its maximum magnitude, which can effectively mitigate the weight oscillation with a resilient training process. Extensive experiments are conducted upon various network models, such as ResNet and Faster-RCNN for computer vision, as well as BERT for natural language processing. The results demonstrate the overwhelming performance of our ReBNN over prior arts. For example, our ReBNN achieves 66.9% Top-1 accuracy with ResNet-18 backbone on the ImageNet dataset, surpassing existing state-of-the-arts by a significant margin. Our code is open-sourced at https://github.com/SteveTsui/ReBNN.
• Abstract（参考訳）: バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、ストレージ負荷を低減し、推論時間を短縮する優れた能力によって、ますます人気が高まっている。 しかし,実数値ネットワークと比較して,トレーニング時の重み振動の頻度が高いため,性能が低下する傾向がみられた。 本稿では、高頻度発振を緩和し、BNNのトレーニングを改善するためにResilient Binary Neural Network(ReBNN)を提案する。 重みの振動は主に非パラメトリックなスケーリング係数に起因していることが明らかとなった。 この問題に対処するために,スケーリング係数のパラメータ化と重み付き再構成損失を導入し,適応的なトレーニング目標を構築することを提案する。 まず, 重み振動は復元損失に付随する平衡パラメータによって制御され, バック伝搬におけるパラメータ化の理論的基礎となることを示す。 そこで,本研究では,その最大大きさに基づいてバランスパラメータを算出し,弾力性のあるトレーニングプロセスで重み振動を効果的に軽減できるrebnnを学習する。 コンピュータビジョンのためのResNetやFaster-RCNN、自然言語処理のためのBERTなど、さまざまなネットワークモデルで大規模な実験が行われている。 その結果,先行技術に対するReBNNの圧倒的な性能が示された。 例えば、私たちのReBNNは、ImageNetデータセットのResNet-18バックボーンを使用して、66.9%のTop-1精度を実現しています。 私たちのコードはhttps://github.com/SteveTsui/ReBNN.comで公開されている。

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