論文の概要: Maestro: Uncovering Low-Rank Structures via Trainable Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14929v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 17:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:53:15.474934
• Title: Maestro: Uncovering Low-Rank Structures via Trainable Decomposition
• Title（参考訳）: Maestro: トレーニング可能な分解による低ランク構造発見
• Authors: Samuel Horvath, Stefanos Laskaridis, Shashank Rajput, Hongyi Wang,
• Abstract要約: 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)はAIのブレークスルーの大きな要因となっている。 より正確で安全になるにつれて、ますます大きなものになってきています。 つまり、トレーニングはますますコストと時間がかかります。 トレーニング可能な低ランク層のためのフレームワークであるMaestroを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.254107731735553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have been a large driver for AI breakthroughs in recent years. However, these models have been getting increasingly large as they become more accurate and safe. This means that their training becomes increasingly costly and time-consuming and typically yields a single model to fit all targets. Various techniques have been proposed in the literature to mitigate this, including pruning, sparsification, or quantization of model weights and updates. While achieving high compression rates, they often incur significant computational overheads at training or lead to non-negligible accuracy penalty. Alternatively, factorization methods have been leveraged for low-rank compression of DNNs. Similarly, such techniques (e.g., SVD) frequently rely on heavy iterative decompositions of layers and are potentially sub-optimal for non-linear models, such as DNNs. We take a further step in designing efficient low-rank models and propose Maestro, a framework for trainable low-rank layers. Instead of iteratively applying a priori decompositions, the low-rank structure is baked into the training process through LoD, a low-rank ordered decomposition. Not only is this the first time importance ordering via sampling is applied on the decomposed DNN structure, but it also allows selecting ranks at a layer granularity. Our theoretical analysis demonstrates that in special cases LoD recovers the SVD decomposition and PCA. Applied to DNNs, Maestro enables the extraction of lower footprint models that preserve performance. Simultaneously, it enables the graceful trade-off between accuracy-latency for deployment to even more constrained devices without retraining.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)はAIのブレークスルーの大きな要因となっている。 しかし、これらのモデルはより正確で安全になるにつれて、ますます大きくなってきている。 これは、トレーニングがますますコストと時間のかかるものになり、通常、すべてのターゲットに適合する単一のモデルが得られることを意味します。 プルーニング、スパーシフィケーション、モデルの重み付けと更新の定量化など、これを緩和する様々な技術が文献で提案されている。 高い圧縮率を達成する一方で、トレーニング時に重大な計算オーバーヘッドを発生させる場合や、無視できない精度のペナルティにつながる場合が多い。 あるいは、DNNの低ランク圧縮に分解法が活用されている。 同様に、そのような手法(例えばSVD)は、しばしばレイヤーの重い反復分解に依存し、DNNのような非線形モデルに準最適である可能性がある。 我々は、効率的な低ランクモデルの設計をさらに進め、トレーニング可能な低ランク層のためのフレームワークであるMaestroを提案する。 先行分解を反復的に施す代わりに、低ランク秩序分解であるLoDを用いて、低ランク構造をトレーニングプロセスに焼き込む。 サンプリングによる順序付けが分解されたDNN構造に適用されるのはこれが初めてであるだけでなく、層粒度でランクを選択することもできる。 理論解析により,特殊ケースではLoDがSVD分解とPCAを回復することが示された。 DNNに適用されたMaestroは、パフォーマンスを維持する下位フットプリントモデルの抽出を可能にする。 同時に、デプロイメントの精度レイテンシと、さらに制約のあるデバイスとの、再トレーニングなしでの優雅なトレードオフを可能にします。

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