論文の概要: Effect of Weight Quantization on Learning Models by Typical Case Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17269v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 18:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 13:44:51.557149
• Title: Effect of Weight Quantization on Learning Models by Typical Case Analysis
• Title（参考訳）: 事例分析による学習モデルに及ぼす重み量子化の影響
• Authors: Shuhei Kashiwamura, Ayaka Sakata, Masaaki Imaizumi
• Abstract要約: 最近のデータ分析スケールの急増は、計算リソースの要求を大幅に増加させた。 量子化は、限られた計算資源を持つデバイスに大規模なモデルをデプロイするのに不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9060054915724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines the quantization methods used in large-scale data analysis models and their hyperparameter choices. The recent surge in data analysis scale has significantly increased computational resource requirements. To address this, quantizing model weights has become a prevalent practice in data analysis applications such as deep learning. Quantization is particularly vital for deploying large models on devices with limited computational resources. However, the selection of quantization hyperparameters, like the number of bits and value range for weight quantization, remains an underexplored area. In this study, we employ the typical case analysis from statistical physics, specifically the replica method, to explore the impact of hyperparameters on the quantization of simple learning models. Our analysis yields three key findings: (i) an unstable hyperparameter phase, known as replica symmetry breaking, occurs with a small number of bits and a large quantization width; (ii) there is an optimal quantization width that minimizes error; and (iii) quantization delays the onset of overparameterization, helping to mitigate overfitting as indicated by the double descent phenomenon. We also discover that non-uniform quantization can enhance stability. Additionally, we develop an approximate message-passing algorithm to validate our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模データ解析モデルにおける量子化手法とそのハイパーパラメータ選択について検討する。 最近のデータ分析スケールの急増は、計算リソースの要求を大幅に増加させた。 これに対処するため、モデル重み付けの定量化は、ディープラーニングのようなデータ分析アプリケーションで一般的なプラクティスとなっている。 量子化は、計算資源が限られているデバイスに大規模モデルをデプロイするのに特に不可欠である。 しかし、量子化ハイパーパラメータの選択(ビット数や重量量子化の値範囲など)は未調査領域のままである。 本研究では,統計物理学,特にレプリカ法による典型的なケース解析を用いて,ハイパーパラメータが単純な学習モデルの量子化に与える影響を探索する。 私たちの分析は3つの重要な発見を導き出します i) レプリカ対称性の破れとして知られる不安定なハイパーパラメータ位相は、少数のビットと大きな量子化幅で発生する。 (ii)誤差を最小限に抑える最適な量子化幅があり、 3) 量子化は過パラメータ化の開始を遅らせ、二重降下現象によって示されるオーバーフィッティングを緩和する。 また,非一様量子化は安定性を高めることを発見した。 さらに,理論結果を検証する近似メッセージパッシングアルゴリズムを開発した。

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