論文の概要: Tensor Decomposition for Model Reduction in Neural Networks: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13539v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 13:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 14:22:06.796395
• Title: Tensor Decomposition for Model Reduction in Neural Networks: A Review
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるモデル縮小のためのテンソル分解
• Authors: Xingyi Liu and Keshab K. Parhi
• Abstract要約: 現代のニューラルネットワークはコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした 複雑なCVタスクや画像分類、画像生成、機械翻訳といったNLPタスクの解決に広く用いられている。 本稿では,6つのテンソル分解法を概説し,モデルパラメータの圧縮能力について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.96938227911258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern neural networks have revolutionized the fields of computer vision (CV) and Natural Language Processing (NLP). They are widely used for solving complex CV tasks and NLP tasks such as image classification, image generation, and machine translation. Most state-of-the-art neural networks are over-parameterized and require a high computational cost. One straightforward solution is to replace the layers of the networks with their low-rank tensor approximations using different tensor decomposition methods. This paper reviews six tensor decomposition methods and illustrates their ability to compress model parameters of convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs) and Transformers. The accuracy of some compressed models can be higher than the original versions. Evaluations indicate that tensor decompositions can achieve significant reductions in model size, run-time and energy consumption, and are well suited for implementing neural networks on edge devices.
• Abstract（参考訳）: 現代のニューラルネットワークはコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 複雑なCVタスクや画像分類、画像生成、機械翻訳といったNLPタスクの解決に広く用いられている。 ほとんどの最先端のニューラルネットワークは過剰パラメータであり、高い計算コストを必要とする。 簡単な解の1つは、異なるテンソル分解法を用いて、ネットワークの層をそれらの低ランクテンソル近似に置き換えることである。 本稿では,6つのテンソル分解法を考察し,畳み込みニューラルネットワーク(cnns),リカレントニューラルネットワーク(rnn)およびトランスフォーマのモデルパラメータを圧縮する能力について述べる。 いくつかの圧縮モデルの精度は、元のバージョンよりも高い。 評価の結果、テンソル分解はモデルサイズ、実行時間、エネルギー消費を大幅に削減でき、エッジデバイスにニューラルネットワークを実装するのに適していることが示された。

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