論文の概要: Retraining-free Model Quantization via One-Shot Weight-Coupling Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01543v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:24:01.435794
• Title: Retraining-free Model Quantization via One-Shot Weight-Coupling Learning
• Title（参考訳）: ワンショット重み結合学習によるリトレーニングフリーモデル量子化
• Authors: Chen Tang, Yuan Meng, Jiacheng Jiang, Shuzhao Xie, Rongwei Lu, Xinzhu Ma, Zhi Wang, Wenwu Zhu,
• Abstract要約: 混合精度量子化(MPQ)は、層に不均一なビット幅を割り当てることで、モデルを効果的に圧縮することを提唱する。 MPQは典型的には、探索訓練された2段階のプロセスに編成される。 本稿では,混合精度モデル圧縮のためのワンショットトレーニング探索パラダイムを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.299675080384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization is of significance for compressing the over-parameterized deep neural models and deploying them on resource-limited devices. Fixed-precision quantization suffers from performance drop due to the limited numerical representation ability. Conversely, mixed-precision quantization (MPQ) is advocated to compress the model effectively by allocating heterogeneous bit-width for layers. MPQ is typically organized into a searching-retraining two-stage process. In this paper, we devise a one-shot training-searching paradigm for mixed-precision model compression. Specifically, in the first stage, all potential bit-width configurations are coupled and thus optimized simultaneously within a set of shared weights. However, our observations reveal a previously unseen and severe bit-width interference phenomenon among highly coupled weights during optimization, leading to considerable performance degradation under a high compression ratio. To tackle this problem, we first design a bit-width scheduler to dynamically freeze the most turbulent bit-width of layers during training, to ensure the rest bit-widths converged properly. Then, taking inspiration from information theory, we present an information distortion mitigation technique to align the behavior of the bad-performing bit-widths to the well-performing ones. In the second stage, an inference-only greedy search scheme is devised to evaluate the goodness of configurations without introducing any additional training costs. Extensive experiments on three representative models and three datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. Code can be available on \href{https://www.github.com/1hunters/retraining-free-quantization}{https://github.com/1hunters/retraining-free-quantization}.
• Abstract（参考訳）: 量子化は、過度にパラメータ化されたディープニューラルネットワークモデルを圧縮し、リソース制限されたデバイスにデプロイする上で重要である。 固定精度量子化は、限られた数値表現能力のために性能低下に悩まされる。 逆に、混合精度量子化(MPQ)は、層に不均一なビット幅を割り当てることで、モデルを効果的に圧縮することを提唱する。 MPQは典型的には、探索訓練された2段階のプロセスに編成される。 本稿では,混合精度モデル圧縮のためのワンショットトレーニング探索パラダイムを考案する。 特に第1段階では、すべての潜在的なビット幅構成が結合され、共有重みのセット内で同時に最適化される。 しかし,本研究の観測結果から,高度に結合した重み間において,従来は目に見えず深刻なビット幅干渉現象が明らかとなり,高い圧縮比で性能劣化が生じた。 この問題に対処するために、我々はまず、トレーニング中に最も乱れやすいビット幅を動的に凍結するビット幅スケジューラを設計し、残りのビット幅を適切に収束させる。 そこで,情報理論からインスピレーションを得た情報歪み軽減手法を提案する。 第2段階では、追加のトレーニングコストを導入することなく、構成の良さを評価するために、推論のみの欲求探索方式が考案されている。 3つの代表モデルと3つのデータセットに関する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。 コードは \href{https://www.github.com/1hunters/retraining-free-quantization}{https://github.com/1hunters/retraining-free-quantization} で利用できる。

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