論文の概要: Exchangeability in Neural Network Architectures and its Application to Dynamic Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02210v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 19:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.99867
• Title: Exchangeability in Neural Network Architectures and its Application to Dynamic Pruning
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークアーキテクチャにおける交換性とその動的プルーニングへの応用
• Authors: Pu, Yi, Tianlang Chen, Yifan Yang, Sara Achour,
• Abstract要約: NNにおけるパラメータと中間値の対称性を,交換確率の統計的性質を用いて定式化する。 原理的動的プルーニングアルゴリズム ExPrune を導出し, 入力毎の対称性誘起冗長性を除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.730564651181947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neural networks (NNs) are equipped with increasingly many parameters and require more and more resource for deployment. Researchers have explored various ways to improve the efficiency of NNs by identifying and reducing the redundancy, such as pruning or quantizing unimportant weights. Symmetry in the NN architectures has been identified by prior work as a possible type of redundancy, but exploiting it for efficient inference is not yet explored. In this work, we formalize the symmetry of parameters and intermediate values in NNs using the statistical property of exchangeablility. We identify that exchangeable values in NN computation may contain overlapping information, leading to redundancy. Exploiting the insight, we derive a principled general dynamic pruning algorithm ExPrune to remove symmetry-induced redundancy on a per-input basis. We also provide an instantiation of ExPrune that performs neuron-level dynamic pruning by predicting negative inputs to ReLU activations. We evaluate ExPrune on two computer vision models, one graph model and one language model. ExPrune provides 10.98--26.3% reduction in FLOPs with negligible accuracy drop and 21.01--39.05% reduction in FLOPs with at most 1% accuracy drop. We also demonstrate that ExPrune composes with static pruning. On models that have been aggressively pruned statically, ExPrune provides additional 10.24--11.11% reduction in FLOPs with negligible accuracy drop and 13.91--14.39% reduction in FLOPs with at most 1% accuracy drop.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(NN)は、ますます多くのパラメータを備えており、デプロイにより多くのリソースを必要としている。 研究者は、未重要重量の定量化や刈り込みといった冗長性を識別し、削減することで、NNの効率を改善する様々な方法を模索してきた。 NNアーキテクチャの対称性は、事前の作業によって冗長性の可能性のあるタイプとして特定されているが、効率的な推論のためにそれを利用する方法はまだ検討されていない。 本研究では,NNにおけるパラメータと中間値の対称性を交換確率の統計的性質を用いて定式化する。 NN計算における交換可能な値には重なり合う情報が含まれており、冗長性が生じる可能性がある。 インサイトをエクスプロットすると、原理化された動的プルーニングアルゴリズム ExPrune が導出され、各インプットベースで対称性によって引き起こされる冗長性を除去する。 また、ReLUアクティベーションに対する負の入力を予測することにより、ニューロンレベルの動的プルーニングを行うExPruneのインスタンス化も提供する。 1つのグラフモデルと1つの言語モデルである2つのコンピュータビジョンモデル上でExPruneを評価する。 ExPruneは10.98-26.3%のFLOPの精度低下と21.01-39.05%のFLOPの精度低下を提供する。 また、ExPruneは静的プルーニングで構成されることを示す。 静的に積極的に刈り取られたモデルでは、ExPruneはFLOPを10.24-11.11%削減し、精度は無視できるが13.91-14.39%削減し、精度は1%以上低下する。

関連論文リスト

• Gradually Compacting Large Language Models for Reasoning Like a Boiling Frog [72.4168434368873]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論能力を示しているが、その相当なサイズは、しばしばかなりの計算資源を必要とする。 圧縮過程を細かな繰り返しに分割する段階的圧縮法を提案する。 この「沸騰するカエル」効果の反復的なアプローチは、急激な性能損失を伴わずに、モデルを段階的に圧縮することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T06:56:52Z)
• Learning effective pruning at initialization from iterative pruning [15.842658282636876]
  本稿では、トレーニングコストを削減するために、エンドツーエンドのニューラルネットワークに基づくPaI手法を提案する。 提案手法は, 既存手法よりも高スパース性設定で優れる。 ニューラルネットワークを用いた最初のPaI手法として、このアプローチに影響を与える要因を検証するために広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T03:17:52Z)
• Just How Flexible are Neural Networks in Practice? [89.80474583606242]
  ニューラルネットワークは、パラメータを持つ少なくとも多くのサンプルを含むトレーニングセットに適合できると広く信じられている。 しかし実際には、勾配や正規化子など、柔軟性を制限したトレーニング手順によるソリューションしか見つからない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T12:24:45Z)
• Rejection via Learning Density Ratios [50.91522897152437]
  拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。 そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。 私たちのフレームワークは、クリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T01:32:17Z)
• FedDIP: Federated Learning with Extreme Dynamic Pruning and Incremental Regularization [5.182014186927254]
  大規模Deep Neural Networks(DNN)の分散トレーニングと推論にFL(Federated Learning)が成功している。 我々は、(i)動的プルーニングとエラーフィードバックを組み合わせて冗長な情報交換を排除する新しいFLフレームワーク(Coined FedDIP)にコントリビュートする。 我々は、FedDIPの収束解析と総合的な性能について報告し、最先端手法との比較評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T08:51:19Z)
• Benign Overfitting in Deep Neural Networks under Lazy Training [72.28294823115502]
  データ分布が適切に分離された場合、DNNは分類のためのベイズ最適テスト誤差を達成できることを示す。 よりスムーズな関数との補間により、より一般化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T19:37:44Z)
• Efficient Stein Variational Inference for Reliable Distribution-lossless Network Pruning [23.22021752821507]
  バニラPという新しい分布損失の無い刈り取り法を提案し,ベイズ処理における刈り取り抽選の理論的検討を行った。 本手法は,プルーニングモデルの信頼性を定量化しながら,高性能なスペーサーネットワークを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T09:31:47Z)
• Jensen-Shannon Divergence Based Novel Loss Functions for Bayesian Neural Networks [2.4554686192257424]
  我々は、一般化されたJensen-Shannon(JS)の発散に新たな修正を加えて、BNNの新たな損失関数を定式化する。 JSの発散に基づく変分推論は難解であり,従ってこれらの損失を定式化するために制約付き最適化フレームワークが用いられている。 複数の回帰および分類データセットに関する理論的解析および実証実験により、提案された損失はKLの発散に基づく損失よりも良く、特にデータセットがノイズや偏りがある場合の方が優れていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T01:47:09Z)
• Interpretations Steered Network Pruning via Amortized Inferred Saliency Maps [85.49020931411825]
  限られたリソースを持つエッジデバイスにこれらのモデルをデプロイするには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)圧縮が不可欠である。 本稿では,新しい視点からチャネルプルーニング問題に対処するために,モデルの解釈を活用して,プルーニング過程を解析する手法を提案する。 本研究では,実時間スムーズなスムーズなスムーズなスムーズなマスク予測を行うセレクタモデルを導入することで,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T01:12:11Z)
• Can pruning improve certified robustness of neural networks? [106.03070538582222]
  ニューラルネット・プルーニングはディープ・ニューラル・ネットワーク(NN)の実証的ロバスト性を向上させることができることを示す。 実験の結果,NNを適切に刈り取ることで,その精度を8.2%まで向上させることができることがわかった。 さらに,認証された宝くじの存在が,従来の密集モデルの標準および認証された堅牢な精度に一致することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T05:48:51Z)
• Scaling Structured Inference with Randomization [64.18063627155128]
  本稿では、構造化されたモデルを数万の潜在状態に拡張するためにランダム化された動的プログラミング(RDP)のファミリを提案する。 我々の手法は古典的DPベースの推論に広く適用できる。 また、自動微分とも互換性があり、ニューラルネットワークとシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T11:26:41Z)
• MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient Inference [66.56994436947441]
  トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。 スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。 そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T02:14:38Z)
• Toward Compact Deep Neural Networks via Energy-Aware Pruning [2.578242050187029]
  ネットワークにおける各フィルタの重要性を核ノルム(NN)を用いて定量化する新しいエネルギー対応プルーニング手法を提案する。 FLOPの40.4/49.8%、パラメータ還元の45.9/52.9%、トップ1の精度の94.13/94.61%、CIFAR-10のResNet-56/110で競合する結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T15:33:16Z)
• Sampling-free Variational Inference for Neural Networks with Multiplicative Activation Noise [51.080620762639434]
  サンプリングフリー変動推論のための後方近似のより効率的なパラメータ化を提案する。 提案手法は,標準回帰問題に対する競合的な結果をもたらし,大規模画像分類タスクに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:16:18Z)
• Physics-aware deep neural networks for surrogate modeling of turbulent natural convection [0.0]
  Rayleigh-B'enard乱流流に対するPINNのサーロゲートモデルの使用を検討する。 標準ピンの精度が低いゾーンであるトレーニング境界に近い正規化として、どのように機能するかを示す。 50億のDNS座標全体のサロゲートの予測精度は、相対的なL2ノルムで[0.3% -- 4%]の範囲のすべてのフロー変数のエラーをもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T09:48:57Z)
• Lost in Pruning: The Effects of Pruning Neural Networks beyond Test Accuracy [42.15969584135412]
  ニューラルネットワークプルーニングは、現代のネットワークの推論コストを削減するために使用される一般的な技術です。 試験精度のみを終了条件で使用するだけで、結果のモデルが正常に機能するかどうかを評価します。 刈り取られたネットワークは、効果的に未刈り込みモデルに近似するが、刈り取られたネットワークがコンメンシュレートのパフォーマンスを達成できるプルー比はタスクによって大きく異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T13:22:16Z)
• Hessian-Aware Pruning and Optimal Neural Implant [74.3282611517773]
  プルーニングは、ニューラルネットワークモデルに関連するメモリフットプリントとフラップを減らす効果的な方法である。 構造的プルーニングの指標として2次感度を用いたニューラルインプラントアプローチと組み合わされた新しいヘッセン認識プルーニング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T04:08:03Z)
• Provable Benefits of Overparameterization in Model Compression: From Double Descent to Pruning Neural Networks [38.153825455980645]
  最近の実証的な証拠は、オーバライゼーションの実践が大きなモデルのトレーニングに利益をもたらすだけでなく、軽量モデルの構築を支援することも示している。 本稿では,モデル刈り込みの高次元ツールセットを理論的に特徴付けることにより,これらの経験的発見に光を当てる。 もっとも情報に富む特徴の位置が分かっていても、我々は大きなモデルに適合し、刈り取るのがよい体制を解析的に特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T05:13:30Z)
• Scaling Equilibrium Propagation to Deep ConvNets by Drastically Reducing its Gradient Estimator Bias [65.13042449121411]
  実際には、EPによって提供される勾配推定によるネットワークのトレーニングは、MNISTよりも難しい視覚タスクにスケールしない。 有限ヌード法に固有のEPの勾配推定のバイアスがこの現象の原因であることを示す。 これらの手法を適用し、非対称な前方および後方接続を持つアーキテクチャをトレーニングし、13.2%のテストエラーを発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T09:36:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。