論文の概要: Deep Neural Network Initialization with Sparsity Inducing Activations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16184v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 20:11:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 15:04:17.863304
- Title: Deep Neural Network Initialization with Sparsity Inducing Activations
- Title（参考訳）: スパーシティ誘導活性化によるディープニューラルネットワーク初期化
- Authors: Ilan Price, Nicholas Daultry Ball, Samuel C.H. Lam, Adam C. Jones,
Jared Tanner
- Abstract要約: 広幅ガウス過程の限界を用いて、隠れ出力の空間性を引き起こす非線形活性化の挙動を解析する。
未報告のトレーニング不安定性は、隠蔽層スパリフィケーションの最も自然な候補の2つとして証明されている。
この不安定性は、関連するガウス過程の分散写像の形状によって規定されたレベルにおいて、非線形活性化度をクリップすることで克服されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.437298646956505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inducing and leveraging sparse activations during training and inference is a
promising avenue for improving the computational efficiency of deep networks,
which is increasingly important as network sizes continue to grow and their
application becomes more widespread. Here we use the large width Gaussian
process limit to analyze the behaviour, at random initialization, of nonlinear
activations that induce sparsity in the hidden outputs. A previously unreported
form of training instability is proven for arguably two of the most natural
candidates for hidden layer sparsification; those being a shifted ReLU
($\phi(x)=\max(0, x-\tau)$ for $\tau\ge 0$) and soft thresholding ($\phi(x)=0$
for $|x|\le\tau$ and $x-\text{sign}(x)\tau$ for $|x|>\tau$). We show that this
instability is overcome by clipping the nonlinear activation magnitude, at a
level prescribed by the shape of the associated Gaussian process variance map.
Numerical experiments verify the theory and show that the proposed magnitude
clipped sparsifying activations can be trained with training and test
fractional sparsity as high as 85\% while retaining close to full accuracy.
- Abstract（参考訳）: トレーニングおよび推論中にスパースアクティベーションを誘導し活用することは、ディープネットワークの計算効率を向上させるための有望な方法であり、ネットワークサイズが成長し、そのアプリケーションがより広まるにつれて、ますます重要になる。
ここでは, 大幅ガウス過程極限を用いて, ランダム初期化時の非線形活性化の挙動を解析し, 隠れ出力のスパーシティを誘導する。
ReLU$\phi(x)=\max(0, x-\tau)$ for $\tau\ge 0$) and soft thresholding$\phi(x)=0$ for $|x|\le\tau$ and $x-\text{sign}(x)\tau$ for $|x|>\tau$である。
この不安定性は、関連するガウス過程の分散写像の形状によって所定のレベルで非線形活性化度をクリップすることで克服されることを示す。
数値実験により、この理論を検証し、提案する大きさのクリップススパース化アクティベーションをトレーニングし、完全な精度を維持しながら分数スパースシティを85\%までテストできることを示した。
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