論文の概要: R^2: Range Regularization for Model Compression and Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08253v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 21:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:24:20.187029
• Title: R^2: Range Regularization for Model Compression and Quantization
• Title（参考訳）: R^2: モデル圧縮と量子化のためのレンジ正規化
• Authors: Arnav Kundu, Chungkuk Yoo, Srijan Mishra, Minsik Cho, Saurabh Adya
• Abstract要約: 本稿では,L-inf正則化,拡張マージン正則化,ソフトミンマックス正則化を導入する。 我々は、R2がMobileNetV1のようなパラメータ制約モデルに役立つことを実証し、2ビット量子化では8%、1ビット圧縮では7%の大幅な改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.599050496970531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model parameter regularization is a widely used technique to improve generalization, but also can be used to shape the weight distributions for various purposes. In this work, we shed light on how weight regularization can assist model quantization and compression techniques, and then propose range regularization (R^2) to further boost the quality of model optimization by focusing on the outlier prevention. By effectively regulating the minimum and maximum weight values from a distribution, we mold the overall distribution into a tight shape so that model compression and quantization techniques can better utilize their limited numeric representation powers. We introduce L-inf regularization, its extension margin regularization and a new soft-min-max regularization to be used as a regularization loss during full-precision model training. Coupled with state-of-the-art quantization and compression techniques, models trained with R^2 perform better on an average, specifically at lower bit weights with 16x compression ratio. We also demonstrate that R^2 helps parameter constrained models like MobileNetV1 achieve significant improvement of around 8% for 2 bit quantization and 7% for 1 bit compression.
• Abstract（参考訳）: モデルパラメータの正規化は一般化を改善するために広く使われる手法であるが、様々な目的のために重量分布を形作るのにも用いられる。 そこで本研究では,モデル量子化と圧縮技術に重み正規化が有効であることを示すとともに,外乱防止に着目してモデル最適化の品質をさらに向上する範囲正規化(R^2)を提案する。 分布から最小および最大重量値を効果的に制御することにより、モデル圧縮および量子化技術が制限された数値表現力を有効活用できるように、全体分布をタイトな形状に成形する。 l-inf正則化,拡張マージン正則化,および全精度モデルトレーニングにおける正則化損失として使用される新しいソフトミン正則化を導入する。 最先端の量子化と圧縮技術と組み合わせて、R^2で訓練されたモデルは平均で、特に16倍圧縮比の低ビット重みでより良く動作する。 また、R^2はMobileNetV1のようなパラメータ制約付きモデルに役立ち、2ビット量子化では8%、1ビット圧縮では7%の大幅な改善を実現している。

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