[论文解读] DeepCABAC: Context-adaptive binary arithmetic coding for deep neural network compression
DeepCABAC 提出了一种上下文自适应二值算术编码方法，通过率失真权衡联合优化量化与熵编码，实现对深度神经网络的压缩。其在 VGG16 上实现了 63.6× 的压缩比且无精度损失，模型大小仅缩减至 8.7MB。
We present DeepCABAC, a novel context-adaptive binary arithmetic coder for compressing deep neural networks. It quantizes each weight parameter by minimizing a weighted rate-distortion function, which implicitly takes the impact of quantization on to the accuracy of the network into account. Subsequently, it compresses the quantized values into a bitstream representation with minimal redundancies. We show that DeepCABAC is able to reach very high compression ratios across a wide set of different network architectures and datasets. For instance, we are able to compress by x63.6 the VGG16 ImageNet model with no loss of accuracy, thus being able to represent the entire network with merely 8.7MB.
研究动机与目标
- 通过更有效地整合量化与熵编码，弥合后稀疏化压缩中的空白。
- 克服现有方法将量化与压缩解耦、忽略参数相关性或使用次优熵编码的局限性。
- 通过联合优化率与失真，最小化比特流表示中的冗余，同时保持模型精度。
- 在无需压缩后微调的情况下，实现对多样化网络架构的高倍率压缩。
- 通过利用 CABAC 的高效性并将其适配于神经网络权重重构，实现最先进的压缩性能。
提出的方法
- 采用多阶段二值化过程对量化后的权重进行二值化：显著性标志、符号位、幅度桶和固定长度残差编码。
- 应用上下文自适应二值算术编码（CABAC），基于局部权重统计信息实时更新概率模型。
- 通过最小化加权率失真函数来优化量化级别，其中率由 CABAC 估算的比特流大小计算得出。
- 使用基于权重标准差的等距量化点，支持定点推理并降低复杂度。
- 在预稀疏化网络上逐层应用压缩，排除偏置和归一化层。
- 通过在 {0, ..., 256} 范围内进行穷举搜索，选择最优量化粒度（S）以最大化压缩比。
实验结果
研究问题
- RQ1与标准方法相比，上下文自适应熵编码器（如 CABAC）是否能显著提升稀疏化深度神经网络的压缩性能？
- RQ2通过联合率失真优化将量化与熵编码耦合，对模型压缩和精度有何影响？
- RQ3DeepCABAC 在多种网络架构（包括 VGG16、ResNet50 和 MobileNet）上能实现多大程度的压缩，且不造成精度下降？
- RQ4与标量 Huffman 编码或固定模型相比，使用自适应上下文模型和二值化策略是否能有效降低比特流冗余？
- RQ5DeepCABAC 是否能在无需压缩后微调的情况下，依然实现最先进的压缩比？
主要发现
- DeepCABAC 在 VGG16 ImageNet 模型上实现了 63.6× 的压缩比且无精度损失，模型大小缩减至 8.7MB。
- 与先前的后稀疏化方法相比，该方法在多种架构上的平均压缩增益提升了 74%（±8%）。
- 在 ResNet50 上，实现了 5.95× 的压缩比，且 Top-1 准确率达到 74.12%，优于以往结果。
- 对于 MobileNet-v1，实现了 12.7× 的压缩比，准确率为 66.18%，表明其在轻量化模型上的有效性。
- 在 LeNet-300-100 和 LeNet5 上，分别实现了 1.82× 和 0.72× 的压缩比，且精度下降极小。
- 即使在稀疏度低于先前工作的条件下，该方法仍保持高性能，表明其对稀疏度变化具有鲁棒性。
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