비전 트랜스포머에서 MLP가 좋은 학습기가 될 수 있다

Core Concepts

비전 트랜스포머에서 주목 층(attention layer)의 정보량이 낮은 경우, 이를 후속 MLP 층에 통합하여 효율적으로 학습할 수 있다.

Abstract

이 논문은 비전 트랜스포머에서 주목 층(attention layer)의 정보량을 엔트로피로 분석하고, 이를 바탕으로 주목 층을 후속 MLP 층에 통합하는 방법을 제안한다.

1. 주목 층의 엔트로피 분석:

• 하위 블록의 주목 층은 상위 블록에 비해 엔트로피가 낮음
• 이러한 주목 층은 후속 MLP 층의 엔트로피 수준과 유사

2. 주목 층과 MLP 층의 통합:

• 정보량이 낮은 주목 층을 점진적으로 항등 매핑(identical mapping)으로 퇴화시킴
• 이 항등 매핑과 잔차 연결을 후속 MLP 층에 통합하여 MLP 층만으로 구성

3. 엔트로피 기반 선택 전략(NOSE):

• 최종 출력 층과의 상호작용이 최소인 주목 층 조합을 선별
• 전이 엔트로피(transfer entropy)를 이용하여 층 간 상호작용을 측정

실험 결과, 제안 방법은 ImageNet-1k, CIFAR-100, ADE20k 등의 벤치마크에서 기존 방법 대비 성능 저하 없이 주목 층을 최대 50% 제거할 수 있었다. 또한 메모리 사용량과 처리 속도를 크게 향상시켰다.

Stats

주목 층 제거 시 DeiT-B 모델의 매개변수가 13.7% 감소
주목 층 제거 시 DeiT-B 모델의 처리 속도가 20.5% 향상

Quotes

"MLP 층은 하위 블록에서 주목 층과 동일한 수준의 엔트로피를 가지고 있지만, 충분히 활용되지 않고 있다."
"우리는 정보량이 낮은 주목 층을 후속 MLP 층에 통합할 수 있는지 의문을 제기한다."

Key Insights Distilled From

MLP Can Be A Good Transformer Learner

by Sihao Lin,Pu... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05657.pdf

Deeper Inquiries

주목 층 제거 시 모델의 일반화 성능에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?

주목 층을 제거하는 것은 모델의 일반화 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 주목 층은 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 따라서 주목 층을 제거하면 모델이 데이터의 중요한 부분을 덜 고려할 수 있으며, 이는 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 주목 층을 효과적으로 제거하지 않으면 모델이 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 주목 층을 제거할 때는 모델의 일반화 성능을 고려하여 신중하게 접근해야 합니다.

주목 층과 MLP 층의 상호작용을 더 효과적으로 모델링할 수 있는 방법은 무엇인가?

주목 층과 MLP 층의 상호작용을 더 효과적으로 모델링하기 위해서는 transfer entropy와 같은 방법을 활용할 수 있습니다. transfer entropy는 두 층 간의 정보 전달량을 측정하는 데 사용되며, 이를 통해 어떤 주목 층이 다음 층에 미치는 영향을 정량화할 수 있습니다. 또한, entropy-based selection strategy와 같은 방법을 사용하여 상호작용이 적은 주목 층을 식별하고 제거함으로써 모델의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 주목 층을 점진적으로 MLP 층으로 통합하는 방법을 사용하여 상호작용을 최적화할 수 있습니다.

주목 층 제거 기법이 다른 비전 태스크(예: 객체 탐지, 세그멘테이션 등)에도 적용될 수 있는가?

주목 층 제거 기법은 다른 비전 태스크에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 객체 탐지나 세그멘테이션과 같은 작업에서도 주목 층을 효과적으로 제거하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 주목 층은 모델이 이미지의 중요한 부분에 집중하도록 도와주는데, 이는 객체 탐지나 세그멘테이션과 같은 작업에서도 중요한 역할을 합니다. 따라서 주목 층 제거 기법을 다른 비전 태스크에 적용하여 모델의 효율성을 높일 수 있으며, 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.