論文の概要: Theoretical Guarantees for Low-Rank Compression of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02766v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 23:10:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:26:32.416582
• Title: Theoretical Guarantees for Low-Rank Compression of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークの低域圧縮に関する理論的保証
• Authors: Shihao Zhang, Rayan Saab,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは多くのアプリケーションで最先端のパフォーマンスを実現している。 低ランク近似技術は、これらのネットワークのサイズと複雑さを減らし、有望な解決策を提供する。 我々は、データ駆動の低ランク圧縮のための分析フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.582683296425384
• License:
• Abstract: Deep neural networks have achieved state-of-the-art performance across numerous applications, but their high memory and computational demands present significant challenges, particularly in resource-constrained environments. Model compression techniques, such as low-rank approximation, offer a promising solution by reducing the size and complexity of these networks while only minimally sacrificing accuracy. In this paper, we develop an analytical framework for data-driven post-training low-rank compression. We prove three recovery theorems under progressively weaker assumptions about the approximate low-rank structure of activations, modeling deviations via noise. Our results represent a step toward explaining why data-driven low-rank compression methods outperform data-agnostic approaches and towards theoretically grounded compression algorithms that reduce inference costs while maintaining performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは多くのアプリケーションにまたがって最先端のパフォーマンスを達成したが、その高いメモリと計算要求は、特にリソースに制約のある環境において重大な課題を呈している。 低ランク近似のようなモデル圧縮技術は、これらのネットワークのサイズと複雑さを最小限に抑えながら、有望な解決策を提供する。 本稿では,データ駆動型ポストトレーニング低ランク圧縮のための解析フレームワークを開発する。 我々は、アクティベーションの近似的低ランク構造について、徐々に弱い仮定の下で3つのリカバリ定理を証明し、ノイズによる偏差をモデル化する。 本研究は,データ駆動型低ランク圧縮手法がデータに依存しない手法より優れている理由と,性能を維持しながら推論コストを低減できる理論的基盤圧縮アルゴリズムについて述べる。

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