論文の概要: A Proximal Algorithm for Network Slimming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00684v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 08:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 19:16:16.683374
• Title: A Proximal Algorithm for Network Slimming
• Title（参考訳）: ネットワークスライミングのための近似アルゴリズム
• Authors: Kevin Bui, Fanghui Xue, Fredrick Park, Yingyong Qi, Jack Xin
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般的なチャネルプルーニング法は、CNNの訓練に段階的な降下を用いる。 我々は、CNNをスパースで正確な構造に向けて訓練するための、近位NSと呼ばれる代替アルゴリズムを開発した。 実験の結果,1ラウンドのトレーニングの後,近位NSは競争精度と圧縮性を備えたCNNが得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8148957592979427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a popular channel pruning method for convolutional neural networks (CNNs), network slimming (NS) has a three-stage process: (1) it trains a CNN with $\ell_1$ regularization applied to the scaling factors of the batch normalization layers; (2) it removes channels whose scaling factors are below a chosen threshold; and (3) it retrains the pruned model to recover the original accuracy. This time-consuming, three-step process is a result of using subgradient descent to train CNNs. Because subgradient descent does not exactly train CNNs towards sparse, accurate structures, the latter two steps are necessary. Moreover, subgradient descent does not have any convergence guarantee. Therefore, we develop an alternative algorithm called proximal NS. Our proposed algorithm trains CNNs towards sparse, accurate structures, so identifying a scaling factor threshold is unnecessary and fine tuning the pruned CNNs is optional. Using Kurdyka-{\L}ojasiewicz assumptions, we establish global convergence of proximal NS. Lastly, we validate the efficacy of the proposed algorithm on VGGNet, DenseNet and ResNet on CIFAR 10/100. Our experiments demonstrate that after one round of training, proximal NS yields a CNN with competitive accuracy and compression.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の一般的なチャネルプルーニング方法として、ネットワークスライニング(ns)は、(1)バッチ正規化層のスケーリング係数に適用された$\ell_1$正規化でcnnを訓練する、(2)スケーリング係数が選択しきい値以下であるチャネルを削除する、(3)プルーニングモデルを再訓練して元の精度を回復する3段階のプロセスを有する。 この3段階のプロセスは、CNNの訓練に段階的に降下した結果である。 サブグレードの降下はcnnを正確な構造へと正確に訓練するものではないため、後者の2ステップは必須である。 さらに、劣勾配降下は収束保証を持たない。 そこで我々は近位NSという代替アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムは,CNNをスパースかつ高精度な構造に訓練するので,スケーリング係数のしきい値の特定は不要である。 Kurdyka-{\L}ojasiewicz 仮定を用いて、近位NSの大域収束を確立する。 最後に,提案アルゴリズムをvggnet,drknet,resnetのcifar 10/100の有効性を検証する。 実験の結果,1ラウンドのトレーニングの後,近位NSは競争精度と圧縮性を備えたCNNが得られることがわかった。

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