Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

立早原创

ICCV 2019 提前看 | 三篇论文,解读神经网络压缩

神经网络压缩方向是目前深度学习研究的一个热门的方向,其主要的研究方向是压缩,蒸馏,网络架构搜索,量化等。在 ICCV2019 中,不少的研究单位和学者都发表了神经网络压缩方向的论文。本文主要以其中三篇论文来研究神经网络压缩的目前发展趋势。

论文 1:基于元学习的模型压缩《MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning》

论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258

1 论文主旨概述

Meta learning 论文是旷世研究院提出的一种神经网络压缩方法。通道剪枝 [1] 作为一种神经网络的压缩方法被广泛的实现和应用,一般剪枝算法通过对预训练的大网络裁剪次要的通道,之后微调,得到最终的剪枝网络。随着 AutoML[2] 的发展,metapruning 利用 autoML 的自动寻找最优结构的特点,脱离了人工设计的局限以及弥补剪枝算法的依赖数据的不足。本文从元学习的角度出发,直接用元学习得到剪枝网络(pruned networks)的结构以及自生成权重,而不是保留原始网络的重要参数。

2 方法:

近年来,有研究 [3] 表明无论是否保存了原始网络的权值,剪枝网络都可以达到一个和原始网络相同的准确率。因此,通道剪枝的本质是逐层的通道数量,也就是网络结构。鉴于此项研究,Metapruning 决定直接保留裁剪好的通道结构,区别于剪枝的裁剪哪些通道。

本文提出来一个 Meta network,名为 PruningNet,可以生成所有候选的剪枝网络的权重,并直接在验证集上评估,有效的搜索最佳结构。

  • Pruningnet training

PruningNet 是一个 meta network,以一组网络编码向量 (c1,c2,,,cl) 为输入,输出为剪枝网络的权重。一个 PruningNet 的训练方式如下图 (1) 所示:

图(1)PruningNet 的随机训练方法

图 (1) 中,PruningNet 由多个 block 组成,其中的每个 block 由两个全连接层组成。

在前向过程中,PruningNet 以网络编码向量(即剪枝网络的每层通道数)为输入,生成权重矩阵。同时,剪枝网络以网络编码向量中的数值为输出通道,并将生成的权重矩阵裁剪匹配剪枝网络的输入输出。对于一个 batach 的输入图像,我们可以计算带权重的剪枝网络的前向损失。

在反向过程中,本文并不是更新剪枝网络的权重,而是计算 PruningNet 的梯度,更新 PruningNet 的权重(全连接层参数)。

在整个训练过程中,由于所有的操作都是可微的,所以能够进行端到端的学习。通过随机生成不同的网络编码向量,可以得到不同的剪枝网络结构。

专业用户独享

本文为机器之心深度精选内容,专业认证后即可阅读全文
开启专业认证
理论模型压缩无需数据的蒸馏基于样本的蒸馏神经计算
9
相关数据
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。

交叉熵技术

交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小

元学习技术

元学习是机器学习的一个子领域,是将自动学习算法应用于机器学习实验的元数据上。现在的 AI 系统可以通过大量时间和经验从头学习一项复杂技能。但是,我们如果想使智能体掌握多种技能、适应多种环境,则不应该从头开始在每一个环境中训练每一项技能,而是需要智能体通过对以往经验的再利用来学习如何学习多项新任务,因此我们不应该独立地训练每一个新任务。这种学习如何学习的方法,又叫元学习(meta-learning),是通往可持续学习多项新任务的多面智能体的必经之路。

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)。

信息熵技术

在信息论中,熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量,又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里,“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。熵的单位通常为比特,但也用Sh、nat、Hart计量,取决于定义用到对数的底。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

知识蒸馏技术

Hinton 的工作引入了知识蒸馏压缩框架,即通过遵循“学生-教师”的范式减少深度网络的训练量,这种“学生-教师”的范式,即通过软化“教师”的输出而惩罚“学生”。为了完成这一点,学生学要训练以预测教师的输出,即真实的分类标签。这种方法十分简单,但它同样在各种图像分类任务中表现出较好的结果。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~