Core Concepts
Effektive Reduzierung der Parameteranzahl in gestapelten Netzwerken durch LORS.
Abstract
Das Paper "LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network Stacking" stellt die Effizienz von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in gestapelten Netzwerken vor. Es zeigt, wie LORS die Anzahl der einzigartigen Parameter pro Modul reduziert, um die Gesamtzahl der Parameter signifikant zu verringern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Durch umfangreiche Experimente auf dem MS COCO-Datensatz wird die Wirksamkeit von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in AdaMixer-Decodern gezeigt. Die Ergebnisse zeigen eine verbesserte Leistung trotz einer erheblichen Reduzierung der Parameteranzahl.
Abstract
Deep Learning Modelle verwenden oft gestapelte Strukturen, was zu einer erhöhten Anzahl von Parametern führt.
LORS ermöglicht es gestapelten Modulen, die Mehrheit der Parameter zu teilen, was zu einer signifikanten Reduzierung der Parameteranzahl führt.
Experimente auf dem MS COCO-Datensatz zeigen die Wirksamkeit von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in AdaMixer-Decodern.
Introduction
Große Modelle haben eine hohe Anzahl von Parametern, was Herausforderungen bei Training, Inferenz und Bereitstellung darstellt.
Verschiedene Methoden zur Reduzierung der Parameteranzahl wurden vorgeschlagen, wie z.B. Wissensverdichtung, Beschneidung, Quantisierung und Parameterfreigabe.
LORS zielt darauf ab, die Parameteranzahl in gestapelten Modulen zu reduzieren, um die Leistung zu verbessern.
Data Extraction
"LORS ermöglicht gestapelten Modulen, die Mehrheit der Parameter zu teilen, was zu einer signifikanten Reduzierung der Parameteranzahl führt."
"Experimente auf dem MS COCO-Datensatz zeigen die Wirksamkeit von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in AdaMixer-Decodern."
Stats
LORS ermöglicht gestapelten Modulen, die Mehrheit der Parameter zu teilen, was zu einer signifikanten Reduzierung der Parameteranzahl führt.
Experimente auf dem MS COCO-Datensatz zeigen die Wirksamkeit von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in AdaMixer-Decodern.
Quotes
"LORS ermöglicht gestapelten Modulen, die Mehrheit der Parameter zu teilen, was zu einer signifikanten Reduzierung der Parameteranzahl führt."
"Experimente auf dem MS COCO-Datensatz zeigen die Wirksamkeit von LORS bei der Reduzierung der Parameteranzahl in AdaMixer-Decodern."