論文の概要: Exploring Neural Network Pruning with Screening Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07189v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 02:31:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:07.009623
• Title: Exploring Neural Network Pruning with Screening Methods
• Title（参考訳）: スクリーニング手法によるニューラルネットワークプルーニングの探索
• Authors: Mingyuan Wang, Yangzi Guo, Sida Liu, Yanwen Xiao,
• Abstract要約: 現代のディープラーニングモデルは数千万のパラメータを持ち、推論プロセスはリソース集約化されている。 本稿では,非必須パラメータを除去するネットワーク・プルーニング・フレームワークの提案と評価を行う。 提案するフレームワークは,従来のネットワークと比較して,競争力のあるリーンネットワークを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.443622476405787
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) such as convolutional neural networks (CNNs) for visual tasks, recurrent neural networks (RNNs) for sequence data, and transformer models for rich linguistic or multimodal tasks, achieved unprecedented performance on a wide range of tasks. The impressive performance of modern DNNs is partially attributed to their sheer scale. The latest deep learning models have tens to hundreds of millions of parameters which makes the inference processes resource-intensive. The high computational complexity of these networks prevents their deployment on resource-limited devices such as mobile platforms, IoT devices, and edge computing systems because these devices require energy-efficient and real-time processing capabilities. This paper proposes and evaluates a network pruning framework that eliminates non-essential parameters based on a statistical analysis of network component significance across classification categories. The proposed method uses screening methods coupled with a weighted scheme to assess connection and channel contributions for unstructured and structured pruning which allows for the elimination of unnecessary network elements without significantly degrading model performance. Extensive experimental validation on real-world vision datasets for both fully connected neural networks (FNNs) and CNNs has shown that the proposed framework produces competitive lean networks compared to the original networks. Moreover, the proposed framework outperforms state-of-art network pruning methods in two out of three cases.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルタスクのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、シーケンスデータのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)、リッチ言語やマルチモーダルタスクのためのトランスフォーマーモデルのようなディープニューラルネットワーク(DNN)は、幅広いタスクにおいて前例のないパフォーマンスを達成した。 現代のDNNの印象的なパフォーマンスは、その厳格なスケールによるところが大きい。 最新のディープラーニングモデルには数億から数億のパラメータがあり、推論プロセスはリソース集約化されている。 これらのネットワークの高い計算複雑性は、エネルギー効率とリアルタイム処理能力を必要とするため、モバイルプラットフォーム、IoTデバイス、エッジコンピューティングシステムなどのリソース制限されたデバイスへのデプロイメントを防止する。 本稿では,分類カテゴリ間のネットワーク成分の統計的分析に基づいて,非意味パラメータを除去するネットワークプルーニングフレームワークを提案し,評価する。 提案手法は, モデル性能を著しく低下させることなく不要なネットワーク要素の除去を可能にする, 未構造化および構造化プルーニングにおける接続とチャネルのコントリビューションを評価するための重み付きスキームと組み合わせたスクリーニング手法を用いている。 フルコネクテッドニューラルネットワーク(FNN)とCNNの両方を対象とした実世界のビジョンデータセットに対する大規模な実験的検証により、提案したフレームワークが元のネットワークと比較して競争力のあるリーンネットワークを生成することが示された。 さらに,提案手法は,3例中2例において,最先端のネットワークプルーニング手法より優れていた。

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