論文の概要: Saliency Assisted Quantization for Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05858v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 05:16:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:20.686288
• Title: Saliency Assisted Quantization for Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークのためのサリエンシ支援量子化
• Authors: Elmira Mousa Rezabeyk, Salar Beigzad, Yasin Hamzavi, Mohsen Bagheritabar, Seyedeh Sogol Mirikhoozani,
• Abstract要約: 本稿では,学習期間中にリアルタイムな説明を提供することにより,深層学習モデルのブラックボックスの性質に対処する。 我々は資源制約に対処するために確立された量子化手法を用いる。 提案手法の有効性を評価するため,量子化が畳み込みニューラルネットワークの解釈可能性や精度に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep learning methods have established a significant place in image classification. While prior research has focused on enhancing final outcomes, the opaque nature of the decision-making process in these models remains a concern for experts. Additionally, the deployment of these methods can be problematic in resource-limited environments. This paper tackles the inherent black-box nature of these models by providing real-time explanations during the training phase, compelling the model to concentrate on the most distinctive and crucial aspects of the input. Furthermore, we employ established quantization techniques to address resource constraints. To assess the effectiveness of our approach, we explore how quantization influences the interpretability and accuracy of Convolutional Neural Networks through a comparative analysis of saliency maps from standard and quantized models. Quantization is implemented during the training phase using the Parameterized Clipping Activation method, with a focus on the MNIST and FashionMNIST benchmark datasets. We evaluated three bit-width configurations (2-bit, 4-bit, and mixed 4/2-bit) to explore the trade-off between efficiency and interpretability, with each configuration designed to highlight varying impacts on saliency map clarity and model accuracy. The results indicate that while quantization is crucial for implementing models on resource-limited devices, it necessitates a trade-off between accuracy and interpretability. Lower bit-widths result in more pronounced reductions in both metrics, highlighting the necessity of meticulous quantization parameter selection in applications where model transparency is paramount. The study underscores the importance of achieving a balance between efficiency and interpretability in the deployment of neural networks.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は画像分類において重要な位置を占めてきた。 これまでの研究では最終結果の向上に焦点が当てられていたが、これらのモデルにおける意思決定プロセスの不透明な性質は、専門家にとって依然として懸念されている。 さらに、リソース制限された環境では、これらのメソッドのデプロイが問題となる可能性がある。 本稿では、トレーニング期間中にリアルタイムな説明を提供することで、これらのモデル固有のブラックボックスの性質に取り組み、入力の最も独特で重要な側面に集中するよう促す。 さらに,資源制約に対処するために,確立された量子化手法を用いる。 提案手法の有効性を評価するため,標準モデルと量子化モデルからサリエンシマップを比較解析することにより,量子化が畳み込みニューラルネットワークの解釈可能性や精度にどのように影響するかを検討する。 量子化は、パラメータ化クリッピングアクティベーション法を用いて、MNISTとFashionMNISTベンチマークデータセットに焦点をあてて、トレーニングフェーズ中に実装される。 2ビット, 4ビット, 混合4/2ビットの3つのビット幅構成を評価し, 効率性と解釈可能性のトレードオフについて検討した。 その結果、量子化はリソース制限されたデバイス上でのモデルの実装には不可欠であるが、精度と解釈可能性の間のトレードオフが必要であることが示唆された。 ビット幅の低さにより、両方のメトリクスがより顕著に減少し、モデルの透明性が最重要となるアプリケーションにおいて、厳密な量子化パラメータの選択の必要性が強調される。 この研究は、ニューラルネットワークの展開における効率性と解釈可能性のバランスを達成することの重要性を強調している。

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