Taxonomy of Saliency Metrics for Channel Pruning
Notice bibliographique
Résumé
Pruning unimportant parameters can allow deep neural networks (DNNs) to reduce their heavy computation and memory requirements. A saliency metric estimates which parameters can be safely pruned with little impact on the classification performance of the DNN. Many saliency metrics have been proposed, each within the context of a wider pruning algorithm. The result is that it is difficult to separate the effectiveness of the saliency metric from the wider pruning algorithm that surrounds it. Similar-looking saliency metrics can yield very different results because of apparently minor design choices. We propose a novel taxonomy of saliency metrics based on four mostly-orthogonal principal components. We show that a broad range of metrics from the pruning literature can be grouped according to these components. Our taxonomy serves as a guide to prior work, and allows us to construct new saliency metrics by exploring novel combinations of our taxonomic components. We perform the first in-depth experimental investigation of more than 300 saliency metrics made up of existing techniques and new combinations of components. Our results provide decisive answers to open research questions. In particular, we demonstrate the importance of reduction and scaling when pruning groups of weights. We also propose a novel scaling method based on the number of weights transitively removed. We find that some of our constructed metrics can outperform the best existing state-of-the-art metrics for convolutional neural network channel pruning. We find further that our novel scaling method improves existing saliency metrics.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».