論文の概要: Subspace Node Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17506v1
• Date: Sun, 26 May 2024 14:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:50:45.004677
• Title: Subspace Node Pruning
• Title（参考訳）: Subspace Node Pruning
• Authors: Joshua Offergeld, Marcel van Gerven, Nasir Ahmad,
• Abstract要約: ノードプルーニング(node pruning)は、ネットワーク性能を最大に保ちながら、計算ユニットを除去する技術である。 プルーニング中にネットワークパラメータを再編成することで、パフォーマンスを回復する能力を利用した以前の研究はほとんどない。 本手法は,残余ネットワークなど他のネットワークアーキテクチャにも拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3125457626961263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant increase in the commercial use of deep neural network models increases the need for efficient AI. Node pruning is the art of removing computational units such as neurons, filters, attention heads, or even entire layers while keeping network performance at a maximum. This can significantly reduce the inference time of a deep network and thus enhance its efficiency. Few of the previous works have exploited the ability to recover performance by reorganizing network parameters while pruning. In this work, we propose to create a subspace from unit activations which enables node pruning while recovering maximum accuracy. We identify that for effective node pruning, a subspace can be created using a triangular transformation matrix, which we show to be equivalent to Gram-Schmidt orthogonalization, which automates this procedure. We further improve this method by reorganizing the network prior to subspace formation. Finally, we leverage the orthogonal subspaces to identify layer-wise pruning ratios appropriate to retain a significant amount of the layer-wise information. We show that this measure outperforms existing pruning methods on VGG networks. We further show that our method can be extended to other network architectures such as residual networks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルの商用利用が大幅に増加したことで、効率的なAIの必要性が高まっている。 ノードプルーニング(ノードプルーニング)とは、ニューロン、フィルタ、アテンションヘッド、さらには層全体の計算ユニットを除去し、ネットワーク性能を最大に保つ技術である。 これにより、ディープネットワークの推論時間が大幅に短縮され、効率が向上する。 プルーニング中にネットワークパラメータを再編成することで、パフォーマンスを回復する能力を利用した以前の研究はほとんどない。 本研究では,最大精度を回復しながらノードのプルーニングを可能にするユニットアクティベーションからサブスペースを作成することを提案する。 実効ノードプルーニングでは, 三角変換行列を用いて部分空間を作成でき, この手順を自動化したGram-Schmidt直交化と同値であることを示す。 サブスペース形成前にネットワークを再編成することで,この手法をさらに改良する。 最後に、直交部分空間を利用して、レイヤーワイド情報のかなりの量の保持に適した層ワイドプルーニング比を同定する。 本稿では,VGGネットワーク上での既存のプルーニング手法よりも優れた性能を示す。 さらに,残余ネットワークなど他のネットワークアーキテクチャにも拡張可能であることを示す。

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