論文の概要: Quantization Robustness of Monotone Operator Equilibrium Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10562v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 09:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.867392
• Title: Quantization Robustness of Monotone Operator Equilibrium Networks
• Title（参考訳）: モノトン演算子平衡ネットワークの量子化ロバスト性
• Authors: James Li, Philip H. W. Leong, Thomas Chaffey,
• Abstract要約: MNIST実験は予測しきい値(3ビットと4ビット後の量子化)で相転移を確認し、5ビット以上は収束する。 後方通過保証は量子化対応のトレーニングを可能にし、4ビットで証明可能な収束を回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1714037515569593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Monotone operator equilibrium networks are implicit-layer models whose output is the unique equilibrium of a monotone operator, guaranteeing existence, uniqueness, and convergence. When deployed on low-precision hardware, weights are quantized, potentially destroying these guarantees. We analyze weight quantization as a spectral perturbation of the underlying monotone inclusion. Convergence of the quantized solver is guaranteed whenever the spectral-norm weight perturbation is smaller than the monotonicity margin; the displacement between quantized and full-precision equilibria is bounded in terms of the perturbation size and margin; and a condition number characterizing the ratio of the operator norm to the margin links quantization precision to forward error. MNIST experiments confirm a phase transition at the predicted threshold: three- and four-bit post-training quantization diverge, while five-bit and above converge. The backward-pass guarantee enables quantization-aware training, which recovers provable convergence at four bits.
• Abstract（参考訳）: モノトン作用素平衡ネットワークは、出力がモノトン作用素のユニークな平衡であり、存在、特異性、収束を保証する暗黙の層モデルである。 低精度のハードウェアにデプロイすると、ウェイトが定量化され、これらの保証が破壊される可能性がある。 我々は、基礎となるモノトン包摂のスペクトル摂動として重量量子化を分析する。 量子化ソルバの収束性は、スペクトルノルム重量摂動がモノトニック性マージンよりも小さいときに保証され、量子化と完全精度平衡の変位は摂動サイズとマージンの点で境界付けられ、演算ノルムとマージンリンク量子化精度との比をフォワード誤差に特徴付ける条件数である。 MNIST実験は予測しきい値(3ビットと4ビット後の量子化)で相転移を確認し、5ビット以上は収束する。 後方通過保証は量子化対応のトレーニングを可能にし、4ビットで証明可能な収束を回復する。

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