論文の概要: Investigating the Effect of Network Pruning on Performance and Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19727v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 14:57:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:06:13.064526
• Title: Investigating the Effect of Network Pruning on Performance and Interpretability
• Title（参考訳）: ネットワーク・プルーニングが性能と解釈可能性に及ぼす影響の検討
• Authors: Jonathan von Rad, Florian Seuffert,
• Abstract要約: 異なる刈り取り技術がGoogLeNetの分類性能と解釈性に与える影響について検討する。 我々は,反復的刈り込みやワンショット刈り込みなど,異なるトレーニング戦略を比較した。 十分な再学習エポックがあれば、ネットワークの性能はデフォルトのGoogLeNetの性能に近似できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) are often over-parameterized for their tasks and can be compressed quite drastically by removing weights, a process called pruning. We investigate the impact of different pruning techniques on the classification performance and interpretability of GoogLeNet. We systematically apply unstructured and structured pruning, as well as connection sparsity (pruning of input weights) methods to the network and analyze the outcomes regarding the network's performance on the validation set of ImageNet. We also compare different retraining strategies, such as iterative pruning and one-shot pruning. We find that with sufficient retraining epochs, the performance of the networks can approximate the performance of the default GoogLeNet - and even surpass it in some cases. To assess interpretability, we employ the Mechanistic Interpretability Score (MIS) developed by Zimmermann et al. . Our experiments reveal that there is no significant relationship between interpretability and pruning rate when using MIS as a measure. Additionally, we observe that networks with extremely low accuracy can still achieve high MIS scores, suggesting that the MIS may not always align with intuitive notions of interpretability, such as understanding the basis of correct decisions.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、タスクに対して過度にパラメータ化され、重みを取り除くことで大幅に圧縮される、プルーニングと呼ばれるプロセスである。 異なる刈り取り技術がGoogLeNetの分類性能と解釈性に与える影響について検討する。 ネットワークに非構造的および構造的プルーニングと接続間隔(入力重みのプルーニング)手法を体系的に適用し、ImageNetの検証セット上でのネットワークの性能に関する結果を分析する。 また,反復刈り込みやワンショット刈り込みなど,異なるトレーニング戦略を比較した。 十分な再トレーニングエポックがあれば、ネットワークのパフォーマンスはデフォルトのGoogLeNetのパフォーマンスを近似することができます。 解釈可能性を評価するために、Zimmermannらが開発したメカニスティック解釈可能性スコア(MIS)を用いる。 実験の結果,MISを指標とした場合,解釈可能性とプルーニング率との間に有意な相関は認められなかった。 さらに、極めて低い精度のネットワークは高いMISスコアを達成でき、MISは正しい決定の基盤を理解するなど、直感的な解釈可能性の概念と常に一致するとは限らないことを示唆している。

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