論文の概要: LinDeps: A Fine-tuning Free Post-Pruning Method to Remove Layer-Wise Linear Dependencies with Guaranteed Performance Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21573v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 08:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.860882
• Title: LinDeps: A Fine-tuning Free Post-Pruning Method to Remove Layer-Wise Linear Dependencies with Guaranteed Performance Preservation
• Title（参考訳）: LinDeps: 階層幅の線形依存性を保証された性能保存で除去する、微調整フリーな後処理方法
• Authors: Maxim Henry, Adrien Deliège, Anthony Cioppa, Marc Van Droogenbroeck,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのコンピュータビジョンタスクで広く使われている。しかしながら、そのサイズと複雑さの増大は、リソース制約のあるプラットフォームへの効率的なデプロイに重大な課題をもたらす。 我々は,どの刈り込み技術にも適用可能な,新しい刈り込み工法であるLinDepsを紹介する。 CIFAR-10とImageNetにおけるVGGとResNetのバックボーンを用いた実験により,LinDepsは性能を保ちながら既存の刈り込み技術による圧縮率を向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.693806647824532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNN) are widely used in many computer vision tasks. Yet, their increasing size and complexity pose significant challenges for efficient deployment on resource-constrained platforms. Hence, network pruning has emerged as an effective way of reducing the size and computational requirements of neural networks by removing redundant or unimportant parameters. However, a fundamental challenge with pruning consists in optimally removing redundancies without degrading performance. Most existing pruning techniques overlook structural dependencies across feature maps within a layer, resulting in suboptimal pruning decisions. In this work, we introduce LinDeps, a novel post-pruning method, i.e., a pruning method that can be applied on top of any pruning technique, which systematically identifies and removes redundant filters via linear dependency analysis. Particularly, LinDeps applies pivoted QR decomposition to feature maps to detect and prune linearly dependent filters. Then, a novel signal recovery mechanism adjusts the next layer's kernels to preserve compatibility and performance without requiring any fine-tuning. Our experiments on CIFAR-10 and ImageNet with VGG and ResNet backbones demonstrate that LinDeps improves compression rates of existing pruning techniques while preserving performances, leading to a new state of the art in CNN pruning. We also benchmark LinDeps in low-resource setups where no retraining can be performed, which shows significant pruning improvements and inference speedups over a state-of-the-art method. LinDeps therefore constitutes an essential add-on for any current or future pruning technique.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くのコンピュータビジョンタスクで広く使われている。 しかし、そのサイズと複雑さの増大は、リソース制約のあるプラットフォームへの効率的なデプロイに重大な課題をもたらす。 したがって、ネットワークプルーニングは、冗長パラメータや重要でないパラメータを取り除き、ニューラルネットワークのサイズと計算要求を減らす効果的な方法として登場した。 しかし、刈り取りの根本的な課題は、性能を劣化させることなく最適に冗長性を取り除くことである。 既存のプルーニング技術のほとんどは、層内の特徴マップにまたがる構造的依存関係を見落とし、最適プルーニング決定をもたらす。 本研究では, 線形依存解析により冗長フィルタを系統的に同定・除去する, 任意のプルーニング技術の上に適用可能な, 新規なプルーニング法であるLinDepsを紹介する。 特にLinDepsは、ピボットQR分解を特徴写像に適用し、線形依存フィルタを検出してプーンする。 そして、新しい信号回復機構が次の層のカーネルを調整し、微調整を必要とせずに互換性と性能を維持する。 CIFAR-10とImageNetとVGGとResNetのバックボーンを用いた実験により,LinDepsは既存の刈り込み技術の圧縮速度を向上し,CNN刈り込みの最先端化を実現している。 我々はまた、リトレーニングを行わない低リソース設定でLinDepsをベンチマークし、最先端の手法よりも大きなプルーニング改善と推論高速化を示す。 したがってLinDepsは、現在のまたは将来のプルーニング技術にとって不可欠なアドオンである。

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