Effiziente Kompression von Vision Transformern durch einheitliche Bewertung von Wichtigkeit und Sparsität

Core Concepts

Ein neuartiger Ansatz zur effizienten Kompression von Vision Transformern, der die Bewertung von Wichtigkeit und Sparsität in einem einzigen Schritt integriert, um die Suche nach optimalen kompakten Modellen zu beschleunigen.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen neuen Ansatz namens "Once for Both" (OFB) zur effizienten Kompression von Vision Transformern (ViTs). Im Gegensatz zu bisherigen zweistufigen Ansätzen, bei denen zunächst die Wichtigkeit und dann die Sparsität der Modelleinheiten bewertet werden, integriert OFB diese beiden Bewertungen in einem einzigen Schritt.
Dafür wird ein "Bi-Mask"-Schema entwickelt, das die Wichtigkeit und die differenzierbare Sparsität einer Einheit miteinander verknüpft, um deren Löschpotenzial (Prunability) zu bestimmen. Zusammen mit einer adaptiven One-Hot-Verlustfunktion ermöglicht dies eine progressive und effiziente Suche nach dem wichtigsten Teilnetz. Außerdem wird eine Progressive Masked Image Modeling (PMIM) Technik vorgeschlagen, um den durch die Dimensionsreduktion beeinträchtigten Merkmalsraum während des Suchprozesses zu verbessern.
Die umfangreichen Experimente auf ImageNet zeigen, dass OFB im Vergleich zu bisherigen Methoden eine überlegene Kompressionsleistung bei verschiedenen ViT-Architekturen erzielt, bei gleichzeitig deutlich verbesserter Sucheffizienz, z.B. nur einem GPU-Suchtag für die Kompression von DeiT-S.

Stats

Die Kompression von DeiT-S auf ImageNet-1K mit OFB erreicht eine Genauigkeit von 75,0% Top-1 und 92,3% Top-5 bei 80% Reduktion der FLOPs und Parameter.
Die Kompression von DeiT-B auf ImageNet-1K mit OFB erreicht eine Genauigkeit von 81,7% Top-1 und 95,8% Top-5 bei 50% Reduktion der FLOPs und Parameter.
Die Kompression von Swin-Ti auf ImageNet-1K mit OFB erreicht eine Genauigkeit von 79,9% Top-1 und 94,6% Top-5 bei 42% Reduktion der FLOPs und Parameter.

Quotes

"OFB kann überlegene Kompressionsleistung bei verschiedenen ViT-Architekturen erzielen, bei gleichzeitig deutlich verbesserter Sucheffizienz, z.B. nur einem GPU-Suchtag für die Kompression von DeiT-S."
"OFB integriert die Bewertung von Wichtigkeit und Sparsität in einem einzigen Schritt, um die Suche nach optimalen kompakten Modellen zu beschleunigen."

Key Insights Distilled From

Once for Both

by Hancheng Ye,... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15835.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte OFB auf andere Arten von neuronalen Netzen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) erweitert werden, um deren Kompression zu verbessern?

Um OFB auf andere Arten von neuronalen Netzen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) zu erweitern und deren Kompression zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Anpassung des Bi-Masken-Konzepts: Das Bi-Masken-Konzept, das in OFB verwendet wird, könnte auf CNNs übertragen werden, um die Prunability von CNN-Einheiten zu bewerten. Durch die Integration von Importance- und Sparsity-Scores in einem differenzierbaren Ansatz könnten CNNs effizienter komprimiert werden.

Entwicklung von spezifischen Suchräumen: Ähnlich wie bei ViTs könnten spezifische Suchräume für CNNs definiert werden, die Aspekte wie Filtergröße, Kanalanzahl und Schichtarchitektur berücksichtigen. Dies würde es ermöglichen, die Kompression von CNNs gezielt zu optimieren.

Berücksichtigung von CNN-spezifischen Merkmalen: Da CNNs unterschiedliche Strukturen und Eigenschaften im Vergleich zu ViTs aufweisen, wäre es wichtig, bei der Anpassung von OFB an CNNs spezifische Merkmale wie Convolutional-Schichten, Pooling-Schichten und Aktivierungsfunktionen zu berücksichtigen.

Integration von Transferlernen: Durch die Integration von Transferlernen in den OFB-Prozess für CNNs könnte die Effizienz der Kompression weiter verbessert werden, indem bereits gelernte Merkmale aus anderen Modellen genutzt werden.

Welche zusätzlichen Techniken könnten entwickelt werden, um die Repräsentationsfähigkeit des komprimierten Merkmalsraums weiter zu verbessern?

Um die Repräsentationsfähigkeit des komprimierten Merkmalsraums weiter zu verbessern, könnten folgende zusätzliche Techniken entwickelt werden:

Progressive Regularisierung: Eine progressive Regularisierungstechnik könnte eingeführt werden, um den Merkmalsraum schrittweise zu verbessern, während die Kompression fortschreitet. Dies könnte dazu beitragen, die Repräsentationsfähigkeit zu erhalten und die Modellleistung zu optimieren.

Dynamische Maskierung: Durch die Implementierung einer dynamischen Maskierung, die sich an die Merkmalsverteilung anpasst, könnte die Kompression optimiert und die Repräsentationsfähigkeit des Merkmalsraums verbessert werden.

Ensemble-Methoden: Die Verwendung von Ensemble-Methoden, bei denen mehrere komprimierte Modelle kombiniert werden, könnte die Repräsentationsfähigkeit verbessern, indem verschiedene Aspekte des Merkmalsraums abgedeckt werden.

Kontextuelle Regularisierung: Die Einführung von kontextueller Regularisierung, die die Beziehungen zwischen Merkmalen berücksichtigt, könnte dazu beitragen, die Repräsentationsfähigkeit zu verbessern und die Modellleistung zu steigern.

Inwiefern könnte OFB mit anderen Methoden zur Modelloptimierung wie Quantisierung oder Distillierung kombiniert werden, um die Kompressionsleistung noch weiter zu steigern?

Die Kombination von OFB mit anderen Methoden zur Modelloptimierung wie Quantisierung oder Distillierung könnte die Kompressionsleistung weiter steigern, indem verschiedene Aspekte der Modellkompression berücksichtigt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie OFB mit diesen Methoden kombiniert werden könnte:

Quantisierung nach der Kompression: Nach der Anwendung von OFB zur Modellkompression könnte eine Quantisierungstechnik angewendet werden, um die Genauigkeit des komprimierten Modells zu verbessern und die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.

Distillierung während des OFB-Prozesses: Während des OFB-Prozesses könnte eine Distillierungstechnik verwendet werden, um das Wissen aus dem Originalmodell auf das komprimierte Modell zu übertragen. Dies könnte dazu beitragen, die Repräsentationsfähigkeit des komprimierten Modells zu verbessern.

Kombination mit Sparse Training: Durch die Kombination von OFB mit Sparse Training-Techniken könnte die Effizienz der Modellkompression weiter gesteigert werden, indem die spärlichen Merkmale des komprimierten Modells gezielt genutzt werden.

Anpassung der Verlustfunktion: Die Anpassung der Verlustfunktion während des OFB-Prozesses unter Berücksichtigung von Quantisierung oder Distillierung könnte dazu beitragen, die Kompressionsleistung zu optimieren und die Modellgenauigkeit zu erhalten.