論文の概要: Robust Neural Pruning with Gradient Sampling Optimization for Residual Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16020v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 05:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:05:37.005060
• Title: Robust Neural Pruning with Gradient Sampling Optimization for Residual Neural Networks
• Title（参考訳）: 残留ニューラルネットワークの勾配サンプリング最適化を用いたロバストニューラルプルーニング
• Authors: Juyoung Yun,
• Abstract要約: この研究は、勾配サンプリング最適化技術、特にStochGradAdamをニューラルネットワークのプルーニングプロセスに統合するパイオニアとなる。 我々の主な目的は、資源制約のあるシナリオにおいて重要なプルーニングニューラルネットワークモデルの精度を維持するという重要な課題に対処することである。
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• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This research embarks on pioneering the integration of gradient sampling optimization techniques, particularly StochGradAdam, into the pruning process of neural networks. Our main objective is to address the significant challenge of maintaining accuracy in pruned neural models, critical in resource-constrained scenarios. Through extensive experimentation, we demonstrate that gradient sampling significantly preserves accuracy during and after the pruning process compared to traditional optimization methods. Our study highlights the pivotal role of gradient sampling in robust learning and maintaining crucial information post substantial model simplification. The results across CIFAR-10 datasets and residual neural architectures validate the versatility and effectiveness of our approach. This work presents a promising direction for developing efficient neural networks without compromising performance, even in environments with limited computational resources.
• Abstract（参考訳）: この研究は、勾配サンプリング最適化技術、特にStochGradAdamをニューラルネットワークのプルーニングプロセスに統合するパイオニアとなる。 我々の主な目的は、資源制約のあるシナリオにおいて重要なプルーニングニューラルネットワークモデルの精度を維持するという重要な課題に対処することである。 広範囲な実験により,従来の最適化手法と比較して,勾配サンプリングはプルーニング過程の前後の精度を著しく向上することを示した。 本研究は、頑健な学習における勾配サンプリングの意義と、実質的なモデルの単純化後の重要な情報を維持することの重要性を明らかにする。 CIFAR-10データセットと残留ニューラルネットワークによる結果から,我々のアプローチの汎用性と有効性が確認された。 この研究は、限られた計算資源を持つ環境においても、性能を損なうことなく効率的なニューラルネットワークを開発するための有望な方向性を示す。

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