論文の概要: Adaptive Data-Free Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06869v2
• Date: Thu, 16 Mar 2023 08:05:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 11:30:18.890144
• Title: Adaptive Data-Free Quantization
• Title（参考訳）: 適応型データフリー量子化
• Authors: Biao Qian, Yang Wang, Richang Hong, Meng Wang
• Abstract要約: データフリー量子化(DFQ)は、元のデータにアクセスせずに量子化されたネットワーク(Q)の性能を回復する。 DFQは、全精度ネットワークから学習して、ジェネレータ(G)を介して偽サンプルを生成する(P)。 本稿では,AdaDFQ(Adaptive Data-Free Quantization)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.00726062583708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-free quantization (DFQ) recovers the performance of quantized network (Q) without accessing the original data, but generates the fake sample via a generator (G) by learning from full-precision network (P), which, however, is totally independent of Q, overlooking the adaptability of the knowledge from generated samples, i.e., informative or not to the learning process of Q, resulting into the overflow of generalization error. Building on this, several critical questions -- how to measure the sample adaptability to Q under varied bit-width scenarios? how to generate the samples with large adaptability to improve Q's generalization? whether the largest adaptability is the best? To answer the above questions, in this paper, we propose an Adaptive Data-Free Quantization (AdaDFQ) method, which revisits DFQ from a zero-sum game perspective upon the sample adaptability between two players -- a generator and a quantized network. Following this viewpoint, we further define the disagreement and agreement samples to form two boundaries, where the margin is optimized to address the over-and-under fitting issues, so as to generate the samples with adaptive adaptability to Q. Our AdaDFQ reveals: 1) the largest adaptability is NOT the best for sample generation to benefit Q's generalization; 2) the knowledge of the generated sample should not be informative to Q only, but also related to the category and distribution information of the training data for P. The theoretical and empirical analysis validate the advantages of AdaDFQ over the state-of-the-arts. Our code is available at https: github.com/hfutqian/AdaDFQ.
• Abstract（参考訳）: データフリー量子化(DFQ)は、元のデータにアクセスせずに量子化されたネットワーク(Q)の性能を回復するが、完全精度ネットワーク(P)から学習することで、生成したサンプル、すなわち、Qの学習過程に情報的か否かの知識の適応性を見越して、ジェネレータ(G)を介して偽のサンプルを生成する。 さまざまなビット幅シナリオの下でQに対するサンプル適応性を測定するには、どうすればよいのか? Qの一般化を改善するために大きな適応性を持つサンプルを生成するには? 最大の適応性がベストなのか? そこで,本稿では,ゼロサムゲームの観点からDFQを再検討するAdaptive Data-Free Quantization (AdaDFQ)法を提案する。 この観点から、さらに意見の不一致と合意のサンプルを2つの境界に定め、そこで利幅を過度に調整し、Qに適応可能なサンプルを生成するよう最適化する。 1)最大の適応性は、qの一般化に役立つサンプル生成にとって最善ではない。 2) 生成したサンプルの知識は, q に限らず,p の訓練データのカテゴリと分布情報にも関連し, adadfq の利点を実証する。 私たちのコードは、https: github.com/hfutqian/adadfqで利用可能です。

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