Notice bibliographique
Résumé
Over-parameterized networks, where the number of parameters surpass the number of train-ing samples, generalize well on various tasks. However, large networks are computationally expensive in terms of the training and inference time. Furthermore, the lottery ticket hy-pothesis states that a subnetwork of a randomly initialized network can achieve marginal loss after training on a specific task compared to the original network. Therefore, there is a need to optimize the inference and training time, and a potential for more compact neural architectures. We introduce a novel approach “Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming” (OAMIP) to find these subnetworks by identifying critical neurons and re-moving non-critical ones, resulting in a faster inference time. The proposed OAMIP utilizes a Mixed-Integer Program (MIP) for assigning importance scores to each neuron in deep neural network architectures. Our MIP is guided by the impact on the main learning task of the net-work when simultaneously pruning subsets of neurons. In concrete, the optimization of the objective function drives the solver to minimize the number of neurons, to limit the network to critical neurons, i.e., with high importance score, that need to be kept for maintaining the overall accuracy of the trained neural network. Further, the proposed formulation generalizes the recently considered lottery ticket hypothesis by identifying multiple “lucky” subnetworks, resulting in optimized architectures, that not only perform well on a single dataset, but also generalize across multiple ones upon retraining of network weights. Finally, we present a scalable implementation of our method by decoupling the importance scores across layers using auxiliary networks and across di˙erent classes. We demonstrate the ability of OAMIP to prune neural networks with marginal loss in accuracy and generalizability on popular datasets and architectures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».