Joshua Chou作者Panda编译Haojin Yang编辑

SysML 2019论文解读:推理优化

声明:本文的所有图片和公式都来自于原论文。

  • 论文1:Accurate and Efficient 2-Bit Quantized Neural Netowrks

  • 地址:https://www.sysml.cc/doc/2019/168.pdf

引言

随着机器学习人工智能领域的持续发展,神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化(quantization)是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算,研究者们已经提出了多种不同的量化方案。

通常来说,量化可用在两个地方,即神经网络权重和激活。在学习机器学习时,这一类工作往往会被忽视,但如果考虑到实用性,这又非常重要。因此,我决定解读这篇论文。

为了单独实现各个权重和激活的量化,进而得到整体的量化神经网络(QNN),这篇论文提出了一些新技术。其中用于激活量化的技术为「PArameterized Clipping acTivation(PACT)」,用于权重量化的技术则为「Statistics-Aware Weight Binning(SAWB)」。

这篇论文声称,组合使用 PACT 与 SAWB 可以得到一种二位量化神经网络(2-bit QNN),其分类准确度在一些常见的模型和数据集上能达到当前最佳水平。

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理论量化神经网络推理优化机器学习SysML 2019
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来也机构

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

深度强化学习技术

强化学习(Reinforcement Learning)是主体(agent)通过与周围环境的交互来进行学习。强化学习主体(RL agent)每采取一次动作(action)就会得到一个相应的数值奖励(numerical reward),这个奖励表示此次动作的好坏。通过与环境的交互,综合考虑过去的经验(exploitation)和未知的探索(exploration),强化学习主体通过试错的方式(trial and error)学会如何采取下一步的动作,而无需人类显性地告诉它该采取哪个动作。强化学习主体的目标是学习通过执行一系列的动作来最大化累积的奖励(accumulated reward)。 一般来说,真实世界中的强化学习问题包括巨大的状态空间(state spaces)和动作空间(action spaces),传统的强化学习方法会受限于维数灾难(curse of dimensionality)。借助于深度学习中的神经网络,强化学习主体可以直接从原始输入数据(如游戏图像)中提取和学习特征知识,然后根据提取出的特征信息再利用传统的强化学习算法(如TD Learning,SARSA,Q-Learnin)学习控制策略(如游戏策略),而无需人工提取或启发式学习特征。这种结合了深度学习的强化学习方法称为深度强化学习。

激活函数技术

在 计算网络中, 一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到"开"(1)或"关"(0)输出的数字网络激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行为类似。 一种函数(例如 ReLU 或 S 型函数),用于对上一层的所有输入求加权和,然后生成一个输出值(通常为非线性值),并将其传递给下一层。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

高斯分布技术

正态分布是一个非常常见的连续概率分布。由于中心极限定理(Central Limit Theorem)的广泛应用,正态分布在统计学上非常重要。中心极限定理表明,由一组独立同分布,并且具有有限的数学期望和方差的随机变量X1,X2,X3,...Xn构成的平均随机变量Y近似的服从正态分布当n趋近于无穷。另外众多物理计量是由许多独立随机过程的和构成,因而往往也具有正态分布。

神经机器翻译技术

2013 年,Nal Kalchbrenner 和 Phil Blunsom 提出了一种用于机器翻译的新型端到端编码器-解码器结构 [4]。该模型可以使用卷积神经网络(CNN)将给定的一段源文本编码成一个连续的向量,然后再使用循环神经网络(RNN)作为解码器将该状态向量转换成目标语言。他们的研究成果可以说是神经机器翻译(NMT)的诞生;神经机器翻译是一种使用深度学习神经网络获取自然语言之间的映射关系的方法。NMT 的非线性映射不同于线性的 SMT 模型,而且是使用了连接编码器和解码器的状态向量来描述语义的等价关系。此外,RNN 应该还能得到无限长句子背后的信息,从而解决所谓的「长距离重新排序(long distance reordering)」问题。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

神经科学技术

神经科学,又称神经生物学,是专门研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传学、生物化学、生理学、药理学及病理学的一门科学。对行为及学习的研究都是神经科学的分支。 对人脑研究是个跨领域的范畴,当中涉及分子层面、细胞层面、神经小组、大型神经系统,如视觉神经系统、脑干、脑皮层。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

剪枝技术

剪枝顾名思义,就是删去一些不重要的节点,来减小计算或搜索的复杂度。剪枝在很多算法中都有很好的应用,如:决策树,神经网络,搜索算法,数据库的设计等。在决策树和神经网络中,剪枝可以有效缓解过拟合问题并减小计算复杂度;在搜索算法中,可以减小搜索范围,提高搜索效率。

收敛技术

在数学,计算机科学和逻辑学中,收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论(变换终止),并且得出的结论是独立于达到它的路径(他们是融合的)。 通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说,如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型,模型即达到收敛状态。在深度学习中,损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变,暂时形成收敛的假象。

文本分类技术

该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋(BOW)模型、语言模型(ngram)和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注(POS)。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

学习率技术

在使用不同优化器(例如随机梯度下降,Adam)神经网络相关训练中,学习速率作为一个超参数控制了权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。学习速率太大容易导致目标(代价)函数波动较大从而难以找到最优,而弱学习速率设置太小,则会导致收敛过慢耗时太长

损失函数技术

在数学优化,统计学,计量经济学,决策理论,机器学习和计算神经科学等领域,损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。

伪代码技术

伪代码,又称为虚拟代码,是高层次描述算法的一种方法。它不是一种现实存在的编程语言;它可能综合使用多种编程语言的语法、保留字,甚至会用到自然语言。 它以编程语言的书写形式指明算法的职能。相比于程序语言它更类似自然语言。它是半形式化、不标准的语言。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

量化神经网络技术

网络量化通过减少表示每个权重所需的比特数来压缩原始网络。Gong et al. 对参数值使用 K-Means 量化。Vanhoucke et al. 使用了 8 比特参数量化可以在准确率损失极小的同时实现大幅加速。Han S 提出一套完整的深度网络的压缩流程:首先修剪不重要的连接,重新训练稀疏连接的网络。然后使用权重共享量化连接的权重,再对量化后的权重和码本进行霍夫曼编码,以进一步降低压缩率。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

线性回归技术

在现实世界中,存在着大量这样的情况:两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值,但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高,用Y表示他的体重。众所周知,一般说来,当X大时,Y也倾向于大,但由X不能严格地决定Y。又如,城市生活用电量Y与气温X有很大的关系。在夏天气温很高或冬天气温很低时,由于室内空调、冰箱等家用电器的使用,可能用电就高,相反,在春秋季节气温不高也不低,用电量就可能少。但我们不能由气温X准确地决定用电量Y。类似的例子还很多,变量之间的这种关系称为“相关关系”,回归模型就是研究相关关系的一个有力工具。

卷积神经网络技术

卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

随机梯度下降技术

梯度下降(Gradient Descent)是遵循成本函数的梯度来最小化一个函数的过程。这个过程涉及到对成本形式以及其衍生形式的认知,使得我们可以从已知的给定点朝既定方向移动。比如向下朝最小值移动。 在机器学习中,我们可以利用随机梯度下降的方法来最小化训练模型中的误差,即每次迭代时完成一次评估和更新。 这种优化算法的工作原理是模型每看到一个训练实例,就对其作出预测,并重复迭代该过程到一定的次数。这个流程可以用于找出能导致训练数据最小误差的模型的系数。

中心极限定理技术

中心极限定理是概率论中的一组定理。中心极限定理说明,在适当的条件下,大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。

神经元技术

(人工)神经元是一个类比于生物神经元的数学计算模型,是神经网络的基本组成单元。 对于生物神经网络,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元的电位;神经元的“兴奋”由其电位决定,当它的电位超过一个“阈值”(threshold)便会被激活,亦即“兴奋”。 目前最常见的神经元模型是基于1943年 Warren McCulloch 和 Walter Pitts提出的“M-P 神经元模型”。 在这个模型中,神经元通过带权重的连接接处理来自n个其他神经元的输入信号,其总输入值将与神经元的阈值进行比较,最后通过“激活函数”(activation function)产生神经元的输出。

线性代数技术

线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。

推理引擎技术

推理机是实施问题求解的核心执行机构,常见于专家系统。它是对知识进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中去。

图像分类技术

图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

优化器技术

优化器基类提供了计算梯度loss的方法,并可以将梯度应用于变量。优化器里包含了实现了经典的优化算法,如梯度下降和Adagrad。 优化器是提供了一个可以使用各种优化算法的接口,可以让用户直接调用一些经典的优化算法,如梯度下降法等等。优化器(optimizers)类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。用户基本上不会直接使用这个类,但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer, MomentumOptimizer(tensorflow下的优化器包)等等这些算法。

分析机技术

分析机是由英国数学家查尔斯·巴贝奇设计的一种机械式通用计算机。从1837年首次提出这种机器的设计,一直到他去世的1871年,由于种种原因,这种机器并没有被真正的制造出来。但它本身的设计逻辑却十分先进,是大约100年后电子通用计算机的先驱。

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