論文の概要: Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01397v3
• Date: Thu, 5 Sep 2024 20:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 20:53:23.477659
• Title: Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective
• Title（参考訳）: Visual Promptingがニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレード:データモデルの観点から
• Authors: Can Jin, Tianjin Huang, Yihua Zhang, Mykola Pechenizkiy, Sijia Liu, Shiwei Liu, Tianlong Chen,
• Abstract要約: より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。 具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.04617968947697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of large-scale deep learning models questions the affordability of hardware platforms, which necessitates the pruning to reduce their computational and memory footprints. Sparse neural networks as the product, have demonstrated numerous favorable benefits like low complexity, undamaged generalization, etc. Most of the prominent pruning strategies are invented from a model-centric perspective, focusing on searching and preserving crucial weights by analyzing network topologies. However, the role of data and its interplay with model-centric pruning has remained relatively unexplored. In this research, we introduce a novel data-model co-design perspective: to promote superior weight sparsity by learning important model topology and adequate input data in a synergetic manner. Specifically, customized Visual Prompts are mounted to upgrade neural Network sparsification in our proposed VPNs framework. As a pioneering effort, this paper conducts systematic investigations about the impact of different visual prompts on model pruning and suggests an effective joint optimization approach. Extensive experiments with 3 network architectures and 8 datasets evidence the substantial performance improvements from VPNs over existing start-of-the-art pruning algorithms. Furthermore, we find that subnetworks discovered by VPNs from pre-trained models enjoy better transferability across diverse downstream scenarios. These insights shed light on new promising possibilities of data-model co-designs for vision model sparsification.
• Abstract（参考訳）: 大規模ディープラーニングモデルの急速な発展は、ハードウェアプラットフォームが手に入る可能性に疑問を呈する。 製品としてのスパースニューラルネットワークは、複雑性の低下や損傷のない一般化など、数多くの有利なメリットを示している。 プルーニング戦略の多くは、ネットワークトポロジの分析による重要な重みの探索と保存に焦点をあてて、モデル中心の観点から考案されたものである。 しかし、データの役割とモデル中心のプルーニングとの相互作用は、いまだに解明されていない。 本研究では,重要なモデルトポロジと適切な入力データを相乗的に学習することで,より優れた重量空間性を促進する,新しいデータモデル共設計視点を提案する。 具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。 先駆的な取り組みとして,異なる視覚的プロンプトがモデルプルーニングに与える影響について系統的研究を行い,効果的な共同最適化手法を提案する。 3つのネットワークアーキテクチャと8つのデータセットによる大規模な実験は、既存の最先端のプルーニングアルゴリズムよりもVPNによる大幅なパフォーマンス向上を示している。 さらに、トレーニング済みモデルからVPNによって発見されたサブネットワークは、さまざまなダウンストリームシナリオ間で転送性が向上していることが判明した。 これらの洞察は、ビジョンモデルスペーサー化のためのデータモデル共設計の新たな有望な可能性に光を当てた。

関連論文リスト

• Deep Learning Through A Telescoping Lens: A Simple Model Provides Empirical Insights On Grokking, Gradient Boosting & Beyond [61.18736646013446]
  その驚くべき振る舞いをより深く理解するために、トレーニングされたニューラルネットワークの単純かつ正確なモデルの有用性について検討する。 3つのケーススタディで、様々な顕著な現象に関する新しい経験的洞察を導き出すためにどのように適用できるかを説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:54:34Z)
• Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
  タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。 既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。 ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z)
• CCDepth: A Lightweight Self-supervised Depth Estimation Network with Enhanced Interpretability [11.076431337488973]
  本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とホワイトボックスCRATEネットワークを組み合わせた,ハイブリッド型自己教師型深度推定ネットワークCCDepthを提案する。 このネットワークは,CNNとCRATEモジュールを用いて画像中の局所的およびグローバルな情報を抽出し,学習効率の向上とモデルサイズ削減を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T04:19:40Z)
• Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning [51.78426981947659]
  本稿では,重み空間学習におけるSANEアプローチを紹介する。 ニューラルネットワーク重みのサブセットの逐次処理に向けて,超表現の概念を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:12:07Z)
• Exploiting Large Neuroimaging Datasets to Create Connectome-Constrained Approaches for more Robust, Efficient, and Adaptable Artificial Intelligence [4.998666322418252]
  我々は、脳の地図を含む大きなニューロイメージングデータセットを利用するパイプラインを構想する。 我々は,繰り返しるサブサーキットやモチーフの発見手法を開発した。 第3に、チームはフルーツフライコネクトームのメモリ形成の回路を分析し、新しい生成的リプレイアプローチの設計を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T23:04:53Z)
• Deep networks for system identification: a Survey [56.34005280792013]
  システム識別は、入力出力データから動的システムの数学的記述を学習する。 同定されたモデルの主な目的は、以前の観測から新しいデータを予測することである。 我々は、フィードフォワード、畳み込み、リカレントネットワークなどの文献で一般的に採用されているアーキテクチャについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T12:38:31Z)
• Interpretability of an Interaction Network for identifying $H \rightarrow b\bar{b}$ jets [4.553120911976256]
  近年、ディープニューラルネットワークに基づくAIモデルは、これらのアプリケーションの多くで人気が高まっている。 我々は、高揚した$Hto bbarb$ jetを識別するために設計されたインタラクションネットワーク(IN)モデルを調べることで、AIモデルの解釈可能性を検討する。 さらに、INモデル内の隠れレイヤの活動を、ニューラルアクティベーションパターン(NAP)ダイアグラムとして記述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T08:38:52Z)
• "Understanding Robustness Lottery": A Geometric Visual Comparative Analysis of Neural Network Pruning Approaches [29.048660060344574]
  この研究は、異なるプルーニング手法がネットワークの内部的特徴表現とそれに伴うモデルパフォーマンスへの影響をどのように変化させるかを明らかにすることを目的としている。 モデル性能と特徴表現に対するプルーニングの影響を比較・強調するために,特徴表現の視覚幾何学的解析を導入する。 提案ツールは,プルーニング手法の詳細な比較環境と,一般的なデータ破損に対するモデル応答の包括的理解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T04:44:13Z)
• The Self-Simplifying Machine: Exploiting the Structure of Piecewise Linear Neural Networks to Create Interpretable Models [0.0]
  本稿では,分類タスクに対するPiecewise Linear Neural Networksの単純化と解釈性向上のための新しい手法を提案する。 我々の手法には、トレーニングを伴わずに、訓練された深層ネットワークを使用して、良好なパフォーマンスと単一隠れ層ネットワークを生成する方法が含まれる。 これらの手法を用いて,モデル性能の予備的研究およびウェルズ・ファーゴのホームレンディングデータセットのケーススタディを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T16:02:14Z)
• On Robustness and Transferability of Convolutional Neural Networks [147.71743081671508]
  現代の深層畳み込みネットワーク(CNN)は、分散シフトの下で一般化しないとしてしばしば批判される。 現代画像分類CNNにおける分布外と転送性能の相互作用を初めて検討した。 トレーニングセットとモデルサイズを増大させることで、分散シフトロバスト性が著しく向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T18:39:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。