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核心概念
SNPは、マルチヘッド自己注意(MSA)モジュールの注意スコアを保持しつつ、ニューロンレベルで効果的に圧縮・高速化することができる。
要約
本論文では、ビジョントランスフォーマー(ViT)の高計算コストと大メモリ使用量を解決するため、新しいグラフ認識型のニューロンレベルの畳み込み手法「Structured Neuron-level Pruning (SNP)」を提案している。
SNPは以下の2つの基準に基づいて畳み込みを行う:
- 注意スコアの保持:
- クエリ層とキー層の間の重要度の低い結合を選択的に畳み込むことで、注意スコアの全体的な特性を維持する。
- 特異値分解(SVD)を用いて、注意スコアの主要成分との相関が低い結合を特定し、畳み込む。
- ヘッド間の冗長性の除去:
- 値層の結合の類似度を測定し、冗長な結合を畳み込むことで、ヘッド間の冗長性を削減する。
さらに、SNPは畳み込む際に、グラフィカルに接続された層の同一のフィルタインデックスを一括して削除することで、様々なデバイスでの高速化を実現している。
提案手法のSNPは、DeiTやEfficientFormerなどのトランスフォーマーモデルを大幅に圧縮・高速化できることを示している。例えば、DeiT-Smallをデバイス上で3.1倍高速化しつつ、DeiT-Tinyよりも21.94%高速で1.12%高精度を達成している。また、SNPはヘッド畳み込みなどの従来手法と組み合わせることで、DeiT-Baseを80%圧縮しつつ、RTX3090で3.85倍、Jetson Nanoで4.93倍の高速化を実現している。
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arxiv.org
SNP: Structured Neuron-level Pruning to Preserve Attention Scores
統計
DeiT-Smallのパラメータ数を22.1Mから10.0Mに、FLOPSを4.6Gから2.0Gに削減
DeiT-Baseのパラメータ数を86.6Mから31.6Mに、FLOPSを17.6Gから6.4Gに削減
DeiT-Tinyをラズベリーパイ4Bで1.70倍、ジェットソンNanoで1.54倍高速化
DeiT-Smallをラズベリーパイ4Bで2.01倍、ジェットソンNanoで2.18倍高速化
DeiT-Baseをラズベリーパイ4Bで2.44倍、ジェットソンNanoで2.21倍高速化
引用
"SNPは、マルチヘッド自己注意(MSA)モジュールの注意スコアを保持しつつ、ニューロンレベルで効果的に圧縮・高速化することができる。"
"SNPは、DeiTやEfficientFormerなどのトランスフォーマーモデルを大幅に圧縮・高速化できることを示している。"
"SNPはヘッド畳み込みなどの従来手法と組み合わせることで、DeiT-Baseを80%圧縮しつつ、RTX3090で3.85倍、ジェットソンNanoで4.93倍の高速化を実現している。"
深掘り質問
ViTの圧縮・高速化手法として、SNPの他にどのような手法が考えられるか?
SNP以外にも、ViTの圧縮や高速化にはいくつかの手法が考えられます。例えば、ヘッドプルーニングやブロックプルーニングなどの構造化プルーニング手法を組み合わせることで、より効率的なモデルを実現することができます。また、知識蒸留や量子化などの手法を組み合わせることで、モデルの軽量化や高速化を図ることも可能です。
SNPの注意スコア保持の手法は、他のタスク(例えば画像生成)にも適用可能か?
SNPの注意スコア保持の手法は、他のタスクにも適用可能です。例えば、画像生成などのタスクにおいても、重要な情報を保持しながらモデルを圧縮し、高速化することができます。注意スコアの保持は、モデルの性能を犠牲にすることなく、効率的なモデルの構築に役立ちます。
SNPを訓練時に組み込むことで、さらなる高速化やパフォーマンス向上は期待できるか?
SNPを訓練時に組み込むことで、さらなる高速化やパフォーマンス向上が期待されます。訓練時にSNPを適用することで、モデルの冗長性を削減し、計算効率を向上させることができます。また、SNPは注意スコアを保持しながらモデルを圧縮するため、高速化を図りながらも性能を犠牲にすることなくモデルを最適化することが可能です。そのため、SNPを訓練時に組み込むことで、さらなる高速化やパフォーマンス向上が期待されます。
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