論文の概要: Low-Resolution Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08795v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 21:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:49.207402
• Title: Low-Resolution Neural Networks
• Title（参考訳）: 低分解能ニューラルネットワーク
• Authors: Eduardo Lobo Lustosa Cabral, Larissa Driemeier,
• Abstract要約: 本研究では,パラメータビット精度がモデル性能に与える影響を,標準32ビットモデルと比較して検討した。 分析されたモデルには、完全に接続された層、畳み込み層、トランスフォーマーブロックがある。 メモリ要求の低減と計算効率の向上により、最適化されたニューラルネットワークモデルに新たな時代がもたらされることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License:
• Abstract: The expanding scale of large neural network models introduces significant challenges, driving efforts to reduce memory usage and enhance computational efficiency. Such measures are crucial to ensure the practical implementation and effective application of these sophisticated models across a wide array of use cases. This study examines the impact of parameter bit precision on model performance compared to standard 32-bit models, with a focus on multiclass object classification in images. The models analyzed include those with fully connected layers, convolutional layers, and transformer blocks, with model weight resolution ranging from 1 bit to 4.08 bits. The findings indicate that models with lower parameter bit precision achieve results comparable to 32-bit models, showing promise for use in memory-constrained devices. While low-resolution models with a small number of parameters require more training epochs to achieve accuracy comparable to 32-bit models, those with a large number of parameters achieve similar performance within the same number of epochs. Additionally, data augmentation can destabilize training in low-resolution models, but including zero as a potential value in the weight parameters helps maintain stability and prevents performance degradation. Overall, 2.32-bit weights offer the optimal balance of memory reduction, performance, and efficiency. However, further research should explore other dataset types and more complex and larger models. These findings suggest a potential new era for optimized neural network models with reduced memory requirements and improved computational efficiency, though advancements in dedicated hardware are necessary to fully realize this potential.
• Abstract（参考訳）: 大規模ニューラルネットワークモデルのスケール拡大は、メモリ使用量の削減と計算効率の向上という、大きな課題をもたらしている。 このような措置は、幅広いユースケースにわたるこれらの洗練されたモデルの実践的実装と効果的な適用を保証するために不可欠である。 本研究では,パラメータビット精度が標準32ビットモデルと比較してモデル性能に与える影響について検討し,画像のマルチクラスオブジェクト分類に着目した。 分析されたモデルには、完全に接続された層、畳み込み層、トランスフォーマーブロックがあり、1ビットから4.08ビットまでのモデルの重量分解能がある。 その結果,パラメータビット精度の低いモデルでは32ビットモデルに匹敵する結果が得られ,メモリ制約デバイスでの使用が期待できることがわかった。 パラメータの少ない低解像度モデルは、32ビットモデルに匹敵する精度を達成するために、より多くの訓練エポックを必要とするが、多くのパラメータを持つモデルは、同じエポック数のエポック内で同様の性能を達成する。 さらに、データ拡張は低解像度モデルでのトレーニングを不安定にすることができるが、重みパラメータの潜在的な値としてゼロを含めることで、安定性の維持と性能劣化の防止に役立つ。 全体として2.32ビットの重みは、メモリ削減、性能、効率の最適なバランスを提供する。 しかし、さらなる研究は、他のデータセットタイプや、より複雑で大きなモデルを探るべきである。 これらの結果は、メモリ要件の低減と計算効率の向上を図った最適化ニューラルネットワークモデルの新たな時代の可能性を示しているが、この可能性を完全に実現するには専用ハードウェアの進歩が必要であることを示唆している。

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