[論文レビュー] DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks
本稿では、チャネルスパarsityを制御するスパースな潜在ベクトルを学習することで、ニューラルネットワークを自動的にプルーニングする微分可能メタプルーニング手法DHPを提案する。潜在ベクトルに対してℓ₁正則化とプロキシマル勾配最適化を適用することにより、エンドツーエンドで微分可能なプルーニングが実現され、画像分類、超解像、ノイズ除去の各タスクにおいて、ベースラインモデルを上回る精度を達成するとともに、FLOPsとパラメータ数を削減する。
Network pruning has been the driving force for the acceleration of neural networks and the alleviation of model storage/transmission burden. With the advent of AutoML and neural architecture search (NAS), pruning has become topical with automatic mechanism and searching based architecture optimization. Yet, current automatic designs rely on either reinforcement learning or evolutionary algorithm. Due to the non-differentiability of those algorithms, the pruning algorithm needs a long searching stage before reaching the convergence. To circumvent this problem, this paper introduces a differentiable pruning method via hypernetworks for automatic network pruning. The specifically designed hypernetworks take latent vectors as input and generate the weight parameters of the backbone network. The latent vectors control the output channels of the convolutional layers in the backbone network and act as a handle for the pruning of the layers. By enforcing $\ell_1$ sparsity regularization to the latent vectors and utilizing proximal gradient solver, sparse latent vectors can be obtained. Passing the sparsified latent vectors through the hypernetworks, the corresponding slices of the generated weight parameters can be removed, achieving the effect of network pruning. The latent vectors of all the layers are pruned together, resulting in an automatic layer configuration. Extensive experiments are conducted on various networks for image classification, single image super-resolution, and denoising. And the experimental results validate the proposed method.
研究の動機と目的
- 強化学習や進化的アルゴリズムのような非微分可能な自動プルーニング手法の収束が遅い問題に対処すること。
- エンドツーエンドで微分可能なネットワークプルーニングを可能にし、自動的でレイヤー単位のチャネル設定を可能にすること。
- 出力サイズが入力潜在ベクトルに依存するハイパーネットアーキテクチャを設計し、動的プルーニングを可能にすること。
- スパースな潜在ベクトルによる全レイヤーの共同プルーニングにより、FLOPsとパラメータ数を一貫して削減すること。
- 同じ計算リソース制約下で、自動的にプルーニングされたモデルが元のモデルを上回る精度を達成できることを示すこと。
提案手法
- 学習可能な潜在ベクトルを入力として、バックボーンネットワークの重みパラメータを生成するハイパーネットを訓練する。
- 各潜在ベクトルが対応する畳み込みレイヤーの出力チャネル数を制御し、プルーニングのハンドルとして機能する。
- 潜在ベクトルにℓ₁スパース正則化を適用してプルーニングを促進し、それらを最適化するためにプロキシマル勾配ソルバを用いる。
- スパース化された潜在ベクトルをハイパーネットに通すことで、対応するチャネルスライスを削除し、プルーニングされた重み行列を生成する。
- バックプロパゲーションを用いてエンドツーエンドで全システムを訓練し、微分可能なアーキテクチャ探索を可能にする。
- 単一の潜在ベクトルセットを最適化することで、全レイヤーの共同的かつ自動的なプルーニングを実現する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1強化学習や進化的アルゴリズムの収束が遅い問題を回避できる、微分可能でエンドツーエンドのプルーニング手法を設計できるか？
- RQ2出力サイズが入力潜在ベクトルに依存するハイパーネットを設計できるか。これにより、動的でチャネルレベルのプルーニングが可能になるか？
- RQ3スパースな潜在ベクトルによる自動的でレイヤー単位のチャネル設定は、固定幅アーキテクチャと比較して、より優れたモデル効率性と精度を実現できるか？
- RQ4提案手法は、FLOPsとパラメータ数の両方を一貫して削減できるか。また、精度を維持または向上させられるか？
- RQ5自動プルーニング機構により、精度と効率の両面でより大きなベースラインモデルを上回るモデルが得られるか？
主な発見
- DHPは、幅係数α=1の元のMobileNetをFLOPsとパラメータ圧縮比のすべての条件下で上回るTop-1精度を達成する。
- MobileNetにおいて、DHPモデルは100%のFLOPs圧縮比でもベースラインを上回る精度を達成しており、効率性の向上を示している。
- 画像超解像タスクでは、DHP-20がSet5でPSNR 32.85を達成し、インフェンス時間はわずか14.10msにまで短縮され、実行時間の大幅な削減と高い品質を両立している。
- 画像ノイズ除去タスクでは、DHP-20が128×128の画像に対してFLOPsを0.75Gに削減し、実行時間を1.61msまで短縮しながら、UNetアーキテクチャでPSNRを25.04dBに維持している。
- 本手法は、FLOPsとパラメータ数の両方を一貫して削減しており、FLOPsは削減するが実行時間は削減しない方法（例：Group [47]）で見られる非効率性を回避している。
- 可視化結果から、DHPが生成する画像はベースラインモデルとほとんど区別がつかず、高品質な知覚的品質を確認できる。
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