論文の概要: Jointly Training and Pruning CNNs via Learnable Agent Guidance and Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19490v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 15:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 15:54:24.423645
• Title: Jointly Training and Pruning CNNs via Learnable Agent Guidance and Alignment
• Title（参考訳）: 学習型エージェント誘導とアライメントによるCNNの連成訓練
• Authors: Alireza Ganjdanesh, Shangqian Gao, Heng Huang,
• Abstract要約: 本稿では,CNNモデルの重みと構造的プーン構造を協調的に学習するための新しい構造的プルーニング手法を提案する。 本手法の中核となる要素は強化学習(RL)エージェントであり,その動作がCNNモデルの階層のプルーニング比を決定する。 我々は,モデルの重みとエージェントのポリシーを反復的に訓練し,共同訓練と刈り取りを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.33930972652594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Structural model pruning is a prominent approach used for reducing the computational cost of Convolutional Neural Networks (CNNs) before their deployment on resource-constrained devices. Yet, the majority of proposed ideas require a pretrained model before pruning, which is costly to secure. In this paper, we propose a novel structural pruning approach to jointly learn the weights and structurally prune architectures of CNN models. The core element of our method is a Reinforcement Learning (RL) agent whose actions determine the pruning ratios of the CNN model's layers, and the resulting model's accuracy serves as its reward. We conduct the joint training and pruning by iteratively training the model's weights and the agent's policy, and we regularize the model's weights to align with the selected structure by the agent. The evolving model's weights result in a dynamic reward function for the agent, which prevents using prominent episodic RL methods with stationary environment assumption for our purpose. We address this challenge by designing a mechanism to model the complex changing dynamics of the reward function and provide a representation of it to the RL agent. To do so, we take a learnable embedding for each training epoch and employ a recurrent model to calculate a representation of the changing environment. We train the recurrent model and embeddings using a decoder model to reconstruct observed rewards. Such a design empowers our agent to effectively leverage episodic observations along with the environment representations to learn a proper policy to determine performant sub-networks of the CNN model. Our extensive experiments on CIFAR-10 and ImageNet using ResNets and MobileNets demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 構造モデルプルーニングは、リソース制約のあるデバイスに展開する前に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の計算コストを削減するために使われる顕著なアプローチである。 しかし、提案されたアイデアの大部分は、プルーニングの前に事前訓練されたモデルを必要とする。 本稿では,CNNモデルの重みと構造的不規則構造を協調的に学習するための新しい構造解析手法を提案する。 提案手法のコア要素は,CNNモデルのレイヤのプルーニング比を決定づける強化学習(Reinforcement Learning, RL)エージェントであり,得られたモデルの精度がその報奨となる。 我々は,モデルウェイトとエージェントのポリシーを反復的にトレーニングし,モデルウェイトを調整し,エージェントによって選択された構造と整合させる。 進化するモデルの重みはエージェントに動的報酬関数をもたらすため、我々の目的のために静止環境を仮定した顕著な漸進的RL法を使用できない。 我々は、報酬関数の複雑な変化ダイナミクスをモデル化する機構を設計し、それをRLエージェントに表現することで、この問題に対処する。 そのために,学習可能な組込みを各学習エポックに適用し,反復モデルを用いて変化環境の表現を計算する。 我々は、観測された報酬を再構成するためにデコーダモデルを用いて繰り返しモデルと埋め込みを訓練する。 このような設計により,CNNモデルの性能的サブネットワークを決定するための適切なポリシーを学習するために,環境表現とともにエピソード観測を効果的に活用することが可能になる。 ResNets と MobileNets を用いた CIFAR-10 と ImageNet に関する広範な実験により,提案手法の有効性が示された。

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