論文の概要: Pruning for Better Domain Generalizability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13237v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 23:08:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 14:07:16.046646
- Title: Pruning for Better Domain Generalizability
- Title(参考訳): ドメインの汎用性向上のためのプルーニング
- Authors: Xinglong Sun
- Abstract要約: L2のような既存のプルーニング手法は、既にターゲットドメインの性能をわずかに改善することができる。
そこで本研究では,ソース精度を典型的プルーニング作業として維持しないよう設計した,DSSと呼ばれる新しいプルーニングスコアリング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we investigate whether we could use pruning as a reliable
method to boost the generalization ability of the model. We found that existing
pruning method like L2 can already offer small improvement on the target domain
performance. We further propose a novel pruning scoring method, called DSS,
designed not to maintain source accuracy as typical pruning work, but to
directly enhance the robustness of the model. We conduct empirical experiments
to validate our method and demonstrate that it can be even combined with
state-of-the-art generalization work like MIRO(Cha et al., 2022) to further
boost the performance. On MNIST to MNIST-M, we could improve the baseline
performance by over 5 points by introducing 60% channel sparsity into the
model. On DomainBed benchmark and state-of-the-art MIRO, we can further boost
its performance by 1 point only by introducing 10% sparsity into the model.
Code can be found at:
https://github.com/AlexSunNik/Pruning-for-Better-Domain-Generalizability
- Abstract(参考訳): 本稿では,モデルの一般化能力を向上するために,プルーニングを信頼性の高い手法として利用できるかどうかを検討する。
L2のような既存のプルーニング手法は、既にターゲットドメインの性能をわずかに改善できることがわかった。
さらに, DSSと呼ばれる新しいプルーニングスコアリング手法を提案し, ソース精度を典型的なプルーニング作業として維持するのではなく, モデルの堅牢性を直接的に向上させる。
本手法の有効性を検証するための実証実験を行い,MIRO(Cha et al., 2022)のような最先端の一般化作業と組み合わせることで,さらなる性能向上が期待できることを示す。
MNISTからMNIST-Mでは,60%のチャネル間隔をモデルに導入することにより,ベースライン性能を5ポイント以上向上することができた。
DomainBedベンチマークと最先端MIROでは、モデルに10%の間隔を導入するだけで、パフォーマンスをさらに1ポイント向上できます。
コードは、https://github.com/AlexSunNik/Pruning-for-Better-Domain-Generalizabilityで見ることができる。
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