快速且安全的早期退出：基於風險控制的實現方法

核心概念

文章旨在探討如何利用風險控制框架來優化早期退出神經網路 (EENNs) 的退出機制，以在保證預測品質和不確定性估計的同時，最大程度地提高模型的推理效率。

要約

標題： 快速且安全的早期退出：基於風險控制的實現方法
作者： Metod Jazbec, Alexander Timans, Tin Hadži Veljkovi´c, Kaspar Sakmann, Dan Zhang, Christian A. Naesseth, Eric Nalisnick
發表於： NeurIPS 2024 (第 38 屆神經信息處理系統大會)
研究目標： 本文旨在解決早期退出神經網路 (EENNs) 中效率與性能之間的權衡問題，提出利用統計風險控制 (RC) 框架來提高 EENNs 早期退出輸出的安全性。
方法：

將 EENNs 形式化為風險控制預測器，通過明確地將風險控制與早期退出要求聯繫起來，確保風險控制適用於早期退出設置。
提出了風險函數來控制早期退出性能，包括模型預測及其潛在預測分佈的品質。
研究了以不同嚴格程度（即期望值與高概率）控制風險的 RC 框架。
在一系列視覺和語言任務上對這些見解進行了經驗驗證，證明了風險控制可以在保持用戶指定的性能目標的同時，顯著節省計算量。
主要發現：

風險控制框架可以有效地應用於 EENNs，在保證預測品質和不確定性估計的同時，顯著提高模型的推理效率。
與現有方法相比，本文提出的基於 UCB 的風險控制框架在小樣本情況下也能取得更好的性能。
本文首次將風險控制應用於圖像分類、語義分割、圖像生成和大型語言模型中的推測解碼等任務的早期退出。
主要結論：

風險控制為 EENNs 提供了一種有效的退出機制選擇方法，可以在保證安全性的同時最大程度地提高模型的推理效率。
未來研究方向包括放鬆單個共享退出閾值的限制、實現更精細的退出條件控制以及放鬆校準和測試數據的獨立同分佈假設等。
論文貢獻：

首次將風險控制框架應用於 EENNs 的退出機制選擇。
提出了新的風險函數，用於控制模型預測和預測分佈的品質。
在多個任務上驗證了所提出方法的有效性，並與現有方法進行了比較。
論文局限性：

本文提出的方法依賴於單個共享退出閾值，放鬆這一限制可能會帶來進一步的效率提升。
未來的研究可以探索更精細的風險控制方法，例如針對特定分位數的風險控制。

統計

控制預測差距風險在 5% (RG(ˆy) for ϵ = 0.05) 時，平均減少約 61% 的層數評估（期望控制，CRC）。
控制預測差距風險在 5% (RG(ˆy) for ϵ = 0.05) 時，平均減少約 46% 的層數評估（高概率控制，UCB）。
在 n = 100 個校準樣本的情況下，CRC 退出閾值接近最佳退出，表明即使對於現代語言任務，為 EENN 配備安全概念也不需要在推理效率上做出很大妥協。

抽出されたキーインサイト

Fast yet Safe: Early-Exiting with Risk Control

by Meto... 場所 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.20915.pdf

深掘り質問

如何將風險控制框架應用於具有多個退出閾值的 EENNs，以進一步提高模型的推理效率？

將風險控制框架應用於具有多個退出閾值的 EENNs，可以通過以下方法進一步提高模型的推理效率：

多閾值風險控制框架： 現有的風險控制框架主要針對單一閾值進行設計。為了應對多個退出閾值，可以發展新的多閾值風險控制框架。例如：

將多個閾值視為一個向量，並採用針對高維參數的風險控制技術。 例如，可以利用 [60, 71] 中提出的方法來處理高維閾值空間，並在該空間中尋找滿足風險約束的最佳閾值組合。
將多個閾值通過函數映射到單一閾值，然後應用現有的風險控制框架。 例如，可以根據每個退出層的計算成本和預測精度，設計一個加權函數，將多個閾值整合為一個代表整體風險的指標。

分層風險控制： 可以對每個退出層設置獨立的風險控制，根據該層的預測精度和計算成本要求，設定不同的風險水平和置信度。這種方法可以更加精細地控制每個退出層的風險，避免過於保守的早期退出策略。
動態閾值調整： 可以根據輸入樣本的特性，動態調整每個退出層的閾值。例如，對於簡單樣本，可以設置較高的閾值，鼓勵模型儘早退出；對於複雜樣本，則可以設置較低的閾值，保證預測精度。動態閾值調整可以通過強化學習或其他在線學習方法實現。

需要注意的是，應用多個退出閾值會增加模型訓練和調優的複雜度。在實踐中，需要根據具體任務需求和計算資源限制，選擇合適的風險控制策略和閾值設定方法。

在實際應用中，如何根據具體任務需求和計算資源限制來選擇合適的風險控制框架和參數？

在實際應用中，選擇合適的風險控制框架和參數需要綜合考慮以下因素：

任務需求：

對預測精度和推理速度的要求： 如果任務對預測精度要求極高，則需要選擇更嚴格的風險控制框架和更低的風險水平，例如 UCB。反之，如果任務對推理速度更為敏感，則可以選擇較為寬鬆的風險控制框架和較高的風險水平，例如 CRC。
對風險的容忍度： 不同的任務對風險的容忍度不同。例如，在醫療診斷等高風險領域，需要選擇更保守的風險控制策略，以最大程度地降低誤診風險。

計算資源限制：

可用的計算資源： 如果計算資源有限，則需要選擇計算成本較低的風險控制框架和參數。例如，可以使用較小的校準集或更簡單的風險控制算法。
推理時間限制： 如果任務對推理時間有嚴格限制，則需要選擇能夠快速計算風險和閾值的風險控制框架。

數據集特點：

數據集大小和分佈： 數據集的大小和分佈會影響風險控制的效果。例如，對於小樣本數據集，需要選擇更為穩健的風險控制框架。
標註成本： 如果數據標註成本較高，可以考慮使用無監督的風險控制方法，例如基於一致性風險的風險控制。

總之，選擇合適的風險控制框架和參數需要在預測精度、推理速度、風險容忍度和計算資源限制之間進行權衡。在實踐中，可以通過實驗比較不同風險控制框架和參數的性能，選擇最符合任務需求的方案。

如何將風險控制與其他模型壓縮技術（例如剪枝、量化和知識蒸餾）相結合，以構建更加高效和安全的 EENNs？

將風險控制與其他模型壓縮技術相結合，可以構建更加高效和安全的 EENNs。以下是一些可行的思路：

剪枝與風險控制：

在剪枝過程中，可以利用風險控制框架來評估剪枝操作對模型性能的影響。 例如，可以將剪枝後的模型在校準集上進行評估，並使用風險控制框架來計算風險水平。如果風險水平超過預設閾值，則說明剪枝操作對模型性能造成較大影響，需要調整剪枝策略。
可以將風險控制框架融入到剪枝算法中，以指導剪枝過程。 例如，可以根據每個神經元的風險貢獻度來決定是否剪枝該神經元。

量化與風險控制：

在量化過程中，可以使用風險控制框架來評估量化操作對模型性能的影響。 例如，可以將量化後的模型在校準集上進行評估，並使用風險控制框架來計算風險水平。如果風險水平超過預設閾值，則說明量化操作對模型性能造成較大影響，需要調整量化策略。
可以將風險控制框架融入到量化算法中，以指導量化過程。 例如，可以根據每個權重的風險敏感度來決定其量化位寬。

知識蒸餾與風險控制：

在知識蒸餾過程中，可以使用風險控制框架來評估學生模型的風險水平。 例如，可以將學生模型在校準集上進行評估，並使用風險控制框架來計算風險水平。如果學生模型的風險水平高於教師模型，則需要調整蒸餾策略。
可以將風險信息作為蒸餾過程中的一部分，讓學生模型不僅學習教師模型的預測結果，還學習其風險評估能力。

通過將風險控制與其他模型壓縮技術相結合，可以有效降低 EENNs 的計算成本和内存占用，同時保證模型的預測精度和可靠性。這對於將 EENNs 部署到資源受限的設備上，以及構建更加安全可靠的人工智能系統具有重要意義。