論文の概要: Cyclic Sparse Training: Is it Enough?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02773v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 06:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 12:53:12.836591
• Title: Cyclic Sparse Training: Is it Enough?
• Title（参考訳）: サイクルスパーストレーニング:十分か?
• Authors: Advait Gadhikar, Sree Harsha Nelaturu, Rebekka Burkholz,
• Abstract要約: そこで本研究では,任意のスパースマスクの繰り返しサイクルトレーニングと,パラメータとマスクをペアリングする単一プルーニングステップを提案する。 これは、計算コストの削減により、高疎性状態における最先端の反復的プルーニング手法の性能に匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.02564269659367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of iterative pruning methods in achieving state-of-the-art sparse networks has largely been attributed to improved mask identification and an implicit regularization induced by pruning. We challenge this hypothesis and instead posit that their repeated cyclic training schedules enable improved optimization. To verify this, we show that pruning at initialization is significantly boosted by repeated cyclic training, even outperforming standard iterative pruning methods. The dominant mechanism how this is achieved, as we conjecture, can be attributed to a better exploration of the loss landscape leading to a lower training loss. However, at high sparsity, repeated cyclic training alone is not enough for competitive performance. A strong coupling between learnt parameter initialization and mask seems to be required. Standard methods obtain this coupling via expensive pruning-training iterations, starting from a dense network. To achieve this with sparse training instead, we propose SCULPT-ing, i.e., repeated cyclic training of any sparse mask followed by a single pruning step to couple the parameters and the mask, which is able to match the performance of state-of-the-art iterative pruning methods in the high sparsity regime at reduced computational cost.
• Abstract（参考訳）: 最先端のスパースネットワークの実現における反復的プルーニング手法の成功は、マスク識別の改善とプルーニングによる暗黙の正則化によるところが大きい。 我々はこの仮説に挑戦し、その代わりに周期的なトレーニングスケジュールが改良された最適化を可能にしていると仮定する。 これを検証するために, 繰り返し繰り返し訓練により初期化時のプルーニングが著しく向上し, 標準的なイテレーティブプルーニング法よりも優れていることを示す。 私たちが予想しているように、これを達成するための支配的なメカニズムは、ロスランドスケープのより良い探索が、トレーニング損失の減少につながっているためである。 しかし、疎度が高い場合、繰り返し循環訓練だけでは競争性能には不十分である。 学習パラメータの初期化とマスクの強い結合が必要と思われる。 標準的な手法は、高密度ネットワークから始まる高価なプルーニングトレーニングの繰り返しを通じて、この結合を得る。 そこで本研究では,任意のスパースマスクの繰り返しサイクルトレーニングと,パラメータとマスクをペアリングする単一プルーニングステップを併用して行うSCULPT-ingを提案する。

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