論文の概要: Dynamic Tuning Towards Parameter and Inference Efficiency for ViT Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11808v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 14:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:10:10.237394
• Title: Dynamic Tuning Towards Parameter and Inference Efficiency for ViT Adaptation
• Title（参考訳）: ViT適応のためのパラメータと推論効率を考慮した動的チューニング
• Authors: Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Yizeng Han, Yibing Song, Kai Wang, Gao Huang, Fan Wang, Yang You,
• Abstract要約: 動的チューニング(DyT)は、ViT適応のためのパラメータと推論効率を改善するための新しいアプローチである。 DyTは既存のPEFT法と比較すると、同等またはそれ以上の性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.13876021157887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods have achieved significant success on vision transformers (ViTs) adaptation by improving parameter efficiency. However, the exploration of enhancing inference efficiency during adaptation remains underexplored. This limits the broader application of pre-trained ViT models, especially when the model is computationally extensive. In this paper, we propose Dynamic Tuning (DyT), a novel approach to improve both parameter and inference efficiency for ViT adaptation. Specifically, besides using the lightweight adapter modules, we propose a token dispatcher to distinguish informative tokens from less important ones, allowing the latter to dynamically skip the original block, thereby reducing the redundant computation during inference. Additionally, we explore multiple design variants to find the best practice of DyT. Finally, inspired by the mixture-of-experts (MoE) mechanism, we introduce an enhanced adapter to further boost the adaptation performance. We validate DyT across various tasks, including image/video recognition and semantic segmentation. For instance, DyT achieves comparable or even superior performance compared to existing PEFT methods while evoking only 71%-85% of their FLOPs on the VTAB-1K benchmark.
• Abstract（参考訳）: 既存のパラメータ効率細調整(PEFT)法は、パラメータ効率を向上させることでビジョントランスフォーマー(ViT)適応において大きな成功を収めた。 しかし、適応時の推論効率向上の探索はいまだに未定である。 これにより、トレーニング済みのViTモデルのより広範な適用が制限される。 本稿では,パラメータと推論効率を両立させる新しい手法である動的チューニング(DyT)を提案する。 具体的には,軽量なアダプタモジュールの他に,重要度が低いトークンを区別するトークンディスペンサーを提案し,後者が元のブロックを動的にスキップし,推論時の冗長な計算を低減させる。 さらに、DyTのベストプラクティスを見つけるために、複数の設計変種を探索する。 最後に,Mix-of-experts (MoE) 機構に着想を得て,適応性能をさらに向上する拡張アダプタを提案する。 画像/映像認識やセマンティックセグメンテーションなど,様々なタスクでDyTを検証する。 例えば、DyT は既存の PEFT 法と同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成し、VTAB-1K ベンチマークでは FLOP の 71%-85% しか実行していない。

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