論文の概要: PRANCE: Joint Token-Optimization and Structural Channel-Pruning for Adaptive ViT Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05010v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 09:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:28:00.696497
• Title: PRANCE: Joint Token-Optimization and Structural Channel-Pruning for Adaptive ViT Inference
• Title（参考訳）: PRANCE:Adaptive ViT推論のための共同トークン最適化と構造チャネル解析
• Authors: Ye Li, Chen Tang, Yuan Meng, Jiajun Fan, Zenghao Chai, Xinzhu Ma, Zhi Wang, Wenwu Zhu,
• Abstract要約: PRANCEはVision Transformer圧縮フレームワークで、アクティベートされたチャネルを共同で最適化し、入力の特性に基づいてトークンを削減する。 本稿では,ViTの推論過程を逐次決定プロセスとしてモデル化する,新しい「結果と結果」学習機構を提案する。 我々のフレームワークは、プルーニング、マージング、プルーニングマージングといった様々なトークン最適化手法と互換性があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.77064952091458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce PRANCE, a Vision Transformer compression framework that jointly optimizes the activated channels and reduces tokens, based on the characteristics of inputs. Specifically, PRANCE~ leverages adaptive token optimization strategies for a certain computational budget, aiming to accelerate ViTs' inference from a unified data and architectural perspective. However, the joint framework poses challenges to both architectural and decision-making aspects. Firstly, while ViTs inherently support variable-token inference, they do not facilitate dynamic computations for variable channels. To overcome this limitation, we propose a meta-network using weight-sharing techniques to support arbitrary channels of the Multi-head Self-Attention and Multi-layer Perceptron layers, serving as a foundational model for architectural decision-making. Second, simultaneously optimizing the structure of the meta-network and input data constitutes a combinatorial optimization problem with an extremely large decision space, reaching up to around $10^{14}$, making supervised learning infeasible. To this end, we design a lightweight selector employing Proximal Policy Optimization for efficient decision-making. Furthermore, we introduce a novel "Result-to-Go" training mechanism that models ViTs' inference process as a Markov decision process, significantly reducing action space and mitigating delayed-reward issues during training. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of PRANCE~ in reducing FLOPs by approximately 50\%, retaining only about 10\% of tokens while achieving lossless Top-1 accuracy. Additionally, our framework is shown to be compatible with various token optimization techniques such as pruning, merging, and sequential pruning-merging strategies. The code is available at \href{https://github.com/ChildTang/PRANCE}{https://github.com/ChildTang/PRANCE}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アクティベートチャネルを協調的に最適化し,入力の特性に基づいてトークンを削減するビジョントランスフォーマー圧縮フレームワークであるPRANCEを紹介する。 具体的には、ある計算予算に対して適応的なトークン最適化戦略を活用し、統一されたデータとアーキテクチャの観点からViTの推論を加速することを目的としている。 しかし、この共同フレームワークはアーキテクチャ面と意思決定面の両方に課題をもたらす。 第一に、ViTは本質的に変数トークン推論をサポートしているが、変数チャネルの動的計算は容易ではない。 この制限を克服するため,多層自己認識層と多層パーセプトロン層の任意のチャネルをサポートするために,重み付け技術を用いたメタネットワークを提案する。 第二に、メタネットワークと入力データの構造を同時に最適化することは、非常に大きな決定空間を持つ組合せ最適化問題を構成する。 そこで我々は,効率的な意思決定のために,近似ポリシー最適化を用いた軽量セレクタを設計する。 さらに,ViTの推論プロセスをマルコフ決定プロセスとしてモデル化し,動作空間を著しく削減し,トレーニング中の遅延リワード問題を緩和する,新たな「結果対ゴー」トレーニング機構を導入する。 広範囲にわたる実験は、FLOPを約50%減らし、トークンの約10倍しか保持せず、損失のないTop-1の精度を達成できるPRANCE~の有効性を実証している。 さらに,本フレームワークは,プルーニングやマージング,シーケンシャルプルーニングマージング戦略など,さまざまなトークン最適化手法と互換性があることが示されている。 コードは \href{https://github.com/ChildTang/PRANCE}{https://github.com/ChildTang/PRANCE} で公開されている。

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