論文の概要: An Efficient Compression of Deep Neural Network Checkpoints Based on Prediction and Context Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12000v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 17:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.91108
• Title: An Efficient Compression of Deep Neural Network Checkpoints Based on Prediction and Context Modeling
• Title（参考訳）: 予測と文脈モデルに基づくディープニューラルネットワークチェックポイントの効率的な圧縮
• Authors: Yuriy Kim, Evgeny Belyaev,
• Abstract要約: 本稿では,予め保存したチェックポイントの値を用いて,予測に基づく圧縮手法を提案する。 実験の結果,本手法は,復元されたチェックポイントからほぼロスレスなトレーニングリカバリを実現するとともに,ビットサイズの大幅な削減を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7495213911983414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is dedicated to an efficient compression of weights and optimizer states (called checkpoints) obtained at different stages during a neural network training process. First, we propose a prediction-based compression approach, where values from the previously saved checkpoint are used for context modeling in arithmetic coding. Second, in order to enhance the compression performance, we also propose to apply pruning and quantization of the checkpoint values. Experimental results show that our approach achieves substantial bit size reduction, while enabling near-lossless training recovery from restored checkpoints, preserving the model's performance and making it suitable for storage-limited environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニング過程において,異なる段階で得られた重みと最適状態(チェックポイントと呼ばれる)の効率的な圧縮に着目する。 まず,予測に基づく圧縮手法を提案する。ここでは,予め保存したチェックポイントの値を用いて,算術的符号化におけるコンテキストモデリングを行う。 第二に、圧縮性能を向上させるために、チェックポイント値のプルーニングと量子化を適用することを提案する。 実験結果から,本手法は,復元されたチェックポイントからほぼロスレスなトレーニングリカバリを実現し,モデルの性能を保ち,ストレージ限定環境に適合することを示す。

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