論文の概要: Pruning Deep Neural Networks from a Sparsity Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05601v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 04:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 19:38:11.714744
• Title: Pruning Deep Neural Networks from a Sparsity Perspective
• Title（参考訳）: スパーシティの観点からの深層ニューラルネットワークのプルーニング
• Authors: Enmao Diao, Ganghua Wang, Jiawei Zhan, Yuhong Yang, Jie Ding, Vahid Tarokh
• Abstract要約: プルーニングは、しばしば、同等のテスト性能を維持しながら、ディープネットワークの冗長な重み、ニューロン、または層を落とすことで達成される。 深層ニューラルネットワークの圧縮可能性を測定するためにPQインデックス(PQI)を提案し,これをスペーサ性インフォームド・アダプティブ・プルーニング(SAP)アルゴリズムの開発に利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.39817730087334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep network pruning has attracted significant attention in order to enable the rapid deployment of AI into small devices with computation and memory constraints. Pruning is often achieved by dropping redundant weights, neurons, or layers of a deep network while attempting to retain a comparable test performance. Many deep pruning algorithms have been proposed with impressive empirical success. However, existing approaches lack a quantifiable measure to estimate the compressibility of a sub-network during each pruning iteration and thus may under-prune or over-prune the model. In this work, we propose PQ Index (PQI) to measure the potential compressibility of deep neural networks and use this to develop a Sparsity-informed Adaptive Pruning (SAP) algorithm. Our extensive experiments corroborate the hypothesis that for a generic pruning procedure, PQI decreases first when a large model is being effectively regularized and then increases when its compressibility reaches a limit that appears to correspond to the beginning of underfitting. Subsequently, PQI decreases again when the model collapse and significant deterioration in the performance of the model start to occur. Additionally, our experiments demonstrate that the proposed adaptive pruning algorithm with proper choice of hyper-parameters is superior to the iterative pruning algorithms such as the lottery ticket-based pruning methods, in terms of both compression efficiency and robustness.
• Abstract（参考訳）: 近年,計算処理やメモリ制約のある小型デバイスへのaiの迅速な展開を実現するため,ディープネットワークプルーニングが注目されている。 プルーニングは、しばしば、同等のテスト性能を維持しながら、ディープネットワークの冗長な重み、ニューロン、層を落とすことで達成される。 多くの深い刈り込みアルゴリズムが印象的な成功で提案されている。 しかし、既存のアプローチでは、各プルーニングイテレーション中にサブネットワークの圧縮可能性を推定する定量的な尺度が欠けており、従ってモデルが過小評価されることもある。 本研究では,ディープニューラルネットワークの潜在的圧縮性を測定するpqインデックス(pqi)を提案し,これを用いてsparsity-informed adaptive pruning(sap)アルゴリズムを開発した。 我々の広範な実験は、一般的な刈り込み手順において、PQIは大きなモデルが効果的に正規化されているときに最初に減少し、圧縮性が不適合の始まりに対応するような限界に達すると増加するという仮説を裏付ける。 その後、モデルが崩壊し、モデルの性能が著しく低下し始めると、PQIは再び低下する。 また,ハイパーパラメータを適切に選択した適応プルーニングアルゴリズムは,圧縮効率とロバスト性の観点から,宝くじによるプルーニング法のような反復プルーニングアルゴリズムよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Learning effective pruning at initialization from iterative pruning [15.842658282636876]
  本稿では、トレーニングコストを削減するために、エンドツーエンドのニューラルネットワークに基づくPaI手法を提案する。 提案手法は, 既存手法よりも高スパース性設定で優れる。 ニューラルネットワークを用いた最初のPaI手法として、このアプローチに影響を与える要因を検証するために広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T03:17:52Z)
• Concurrent Training and Layer Pruning of Deep Neural Networks [0.0]
  トレーニングの初期段階において、ニューラルネットワークの無関係な層を特定し、排除できるアルゴリズムを提案する。 本研究では,非線形区間を切断した後にネットワークを流れる情報の流れを,非線形ネットワーク区間の周囲の残差接続を用いた構造を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T23:19:57Z)
• Effective Layer Pruning Through Similarity Metric Perspective [0.0]
  ディープニューラルネットワークは、認知タスクを解決する機械学習において、主要なパラダイムとなっている。 これらのモデルから構造を抽出することは、ネットワークの複雑さを減らすための簡単なアプローチである。 層プルーニングは、しばしば高い圧縮速度でネットワーク予測能力(すなわち精度)を損なう。 この研究は、プルーニング手法によって追求されるすべての基礎特性を満たす効果的なレイヤ・プルーニング戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T11:54:51Z)
• SPDY: Accurate Pruning with Speedup Guarantees [29.284147465251685]
  SPDYは、所望の推論スピードアップを達成するために、レイヤーワイドのスパシティターゲットを自動的に決定する新しい圧縮手法である。 また,SPDYは,ワンショットおよび段階的なプルーニングシナリオにおいて,既存の戦略と比較して高い精度を回復しつつ,スピードアップを保証していることを示す。 また、非常に少ないデータでプルーニングを行うという最近提案されたタスクにアプローチを拡張し、GPUをサポートする2:4のスパーシティパターンにプルーニングする際に最もよく知られた精度回復を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T10:14:31Z)
• Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): Robust unrolling for sparse recover [87.28082715343896]
  我々は、モデルミス特定を前進させるのに堅牢な逆問題を解決するためのディープニューラルネットワークについて検討する。 我々は,アルゴリズムの展開手法を根底にある回復問題のロバストバージョンに適用することにより,新しい堅牢なディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。 提案したRESTネットワークは,圧縮センシングとレーダイメージングの両問題において,最先端のモデルベースおよびデータ駆動アルゴリズムを上回る性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T06:15:45Z)
• Sparse Training via Boosting Pruning Plasticity with Neuroregeneration [79.78184026678659]
  本研究では, プラスティック性の観点から, 訓練を通しての刈り込みの効果について検討した。 ゼロコスト神経再生(GraNet)と動的スパーストレーニング(DST)変異(GraNet-ST)を併用した段階的プラニング(gradual pruning)法を考案した。 おそらく最も印象的なのは、ImageNet上のResNet-50との大きなマージンで、さまざまな密集したスパースメソッドに対するスパース・ツー・スパーストレーニングのパフォーマンスを初めて向上させたことだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-19T02:09:25Z)
• Neural Pruning via Growing Regularization [82.9322109208353]
  プルーニングの2つの中心的な問題:プルーニングのスケジュールと重み付けの重要度だ。 具体的には, ペナルティ要因が増大するL2正規化変種を提案し, 精度が著しく向上することを示した。 提案アルゴリズムは,構造化プルーニングと非構造化プルーニングの両方において,大規模データセットとネットワークの実装が容易かつスケーラブルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T20:16:28Z)
• ESPN: Extremely Sparse Pruned Networks [50.436905934791035]
  簡単な反復マスク探索法により,非常に深いネットワークの最先端の圧縮を実現することができることを示す。 本アルゴリズムは,シングルショット・ネットワーク・プルーニング法とロッテ・ティケット方式のハイブリッド・アプローチを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-28T23:09:27Z)
• Scaling Equilibrium Propagation to Deep ConvNets by Drastically Reducing its Gradient Estimator Bias [65.13042449121411]
  実際には、EPによって提供される勾配推定によるネットワークのトレーニングは、MNISTよりも難しい視覚タスクにスケールしない。 有限ヌード法に固有のEPの勾配推定のバイアスがこの現象の原因であることを示す。 これらの手法を適用し、非対称な前方および後方接続を持つアーキテクチャをトレーニングし、13.2%のテストエラーを発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T09:36:07Z)
• DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks [158.69345612783198]
  本稿では,ネットワークの自動プルーニングのためのハイパーネットによる識別可能なプルーニング手法を提案する。 遅延ベクトルは、バックボーンネットワーク内の畳み込み層の出力チャネルを制御し、レイヤのプルーニングのハンドルとして機能する。 画像分類、単一画像超解像、復調のための様々なネットワークで実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T17:59:18Z)
• Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight Updates over Mini-Batches [0.40611352512781856]
  適応フィルタのスタックとして多層ニューラルネットワークを考えることが可能であることを示す。 我々は,BPで発生した行動の悪影響を予測し,その発生前にも予測し,よりよいアルゴリズムを導入する。 我々の実験は、ディープニューラルネットワークのトレーニングにおけるアルゴリズムの有用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:45:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。