論文の概要: Ten Lessons We Have Learned in the New "Sparseland": A Short Handbook
for Sparse Neural Network Researchers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02596v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 07:07:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 17:21:38.632441
- Title: Ten Lessons We Have Learned in the New "Sparseland": A Short Handbook
for Sparse Neural Network Researchers
- Title（参考訳）: 新しい「スパースランド」で学んだ10の教訓:スパースニューラルネットワーク研究者のための短いハンドブック
- Authors: Shiwei Liu and Zhangyang Wang
- Abstract要約: この記事は、SNN(Sparse Neural Network)研究コミュニティがますます繁栄する中で、"共通善(common good)"を提供することを目的としている。
SNNの10のQ&Aは、密度対スパース、非構造化スパース対構造スパース、プルーニング対スパーストレーニング、密度対スパーストレーニング、静的なスパースネス対動的スパースネス、事前トレーニング/デューストレーニングと後トレーニングのスパースネスを含む、多くの重要な側面から要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.66539004105805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This article does not propose any novel algorithm or new hardware for
sparsity. Instead, it aims to serve the "common good" for the increasingly
prosperous Sparse Neural Network (SNN) research community. We attempt to
summarize some most common confusions in SNNs, that one may come across in
various scenarios such as paper review/rebuttal and talks - many drawn from the
authors' own bittersweet experiences! We feel that doing so is meaningful and
timely, since the focus of SNN research is notably shifting from traditional
pruning to more diverse and profound forms of sparsity before, during, and
after training. The intricate relationships between their scopes, assumptions,
and approaches lead to misunderstandings, for non-experts or even experts in
SNNs. In response, we summarize ten Q\&As of SNNs from many key aspects,
including dense vs. sparse, unstructured sparse vs. structured sparse, pruning
vs. sparse training, dense-to-sparse training vs. sparse-to-sparse training,
static sparsity vs. dynamic sparsity, before-training/during-training vs.
post-training sparsity, and many more. We strive to provide proper and
generically applicable answers to clarify those confusions to the best extent
possible. We hope our summary provides useful general knowledge for people who
want to enter and engage with this exciting community; and also provides some
"mind of ease" convenience for SNN researchers to explain their work in the
right contexts. At the very least (and perhaps as this article's most
insignificant target functionality), if you are writing/planning to write a
paper or rebuttal in the field of SNNs, we hope some of our answers could help
you!
- Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいアルゴリズムや新しいハードウェアの提案はしない。
その代わり、SNN(Sparse Neural Network)研究コミュニティがますます繁栄する中で、"共通善(common good)"を提供することを目指している。
私たちはSNNでよく見られる混乱を要約しようと試みており、論文レビューや論評、講演など様々なシナリオで遭遇する可能性がある。
SNNリサーチの焦点は、従来型プルーニングから、トレーニング前、中、および後、より多様性があり、より深遠な形へとシフトしていることから、そうすることは有意義でタイムリーであると感じています。
彼らのスコープ、仮定、アプローチの間の複雑な関係は、非専門家やSNNの専門家にとって誤解を招く。
これに反応して、snsのsnsの10つのq\&aを要約し、例えば、sparse vs. sparse、非構造化sparse vs. structured sparse、pruning vs. sparse training、sparse-to-sparse training vs. sparse-to-sparse training、static sparsity vs. dynamic sparsity、pretraining/during-training vs. post-training sparsityなどについてまとめた。
我々は,これらの混乱を可能な限り明確化するために,適切かつ汎用的な回答を提供することに努める。
私たちの要約は、このエキサイティングなコミュニティに入り込みたい人々のために有用な一般的な知識を提供し、また、sn研究者が正しい文脈で自分の仕事を説明するための"簡単な考え方"を提供することを期待しています。
少なくとも(おそらくこの記事の最も重要でないターゲット機能として)、SNNの分野で論文を書いたり、あるいは論評を書いたりする場合、私たちの回答が役に立つことを願っています!
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