README.md

상관계수 정규화와 동적 필터 가지치기를 이용한 심층 신경망 압축

Dynamic Filter Pruning with Decorrelation Regularization for Compression of Deep Neural Network

2020 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2020) 학부생논문 경진대회 장려상 수상작 (Link)

Prerequisites

• Ubuntu 18.04
• Python 3.7.4
• Pytorch 1.6.0
• numpy 1.18.1
• GPU (cuda)

Build

$ python modeling.py --prune_type structured --prune_rate 0.6 --reg reg_cov --odecay 0.7 > result.txt

• run.sh에서 parameter 조절 후 ./run.sh로 진행

Process

0. Data, Model & Parameters

• Data : CIFAR-10
• Model : ResNet-50
• Optimizer : Stochastic Gradient Descent
• Learning Rate : 0.2
• Epoch : 300
• Batch size : 128
• Loss Function : Cross Entropy
• Metric : Accuracy, Sparsity

1. 동적 필터 가지치기 (Dynamic Filter Pruning)

L1 norm 크기를 기반으로 필터 마스크를 생성하여 가중치 학습 시 반영

• 필터 마스크 :
  • i : 층 위치
  • j : 필터 위치
  • t : epoch 값
  • W : 필터 가중치 행렬
  • η : 임계값 (전체 필터 개수 중 가지치기 필터 개수 비율 통해 계산)
• 가중치 학습 :
  • g : 기울기
  • γ : learning rate

2. 상관계수 정규화 (Decorrleation Regularization)

기존 loss function에 상관계수 정규화 식을 더하여 최종 손실 함수 계산

• loss function :
  • α : 정규화 상수
  • 

Result

가지치기 비율 60%, 정규화 상수 0.7일 때의 모델별 Accuracy 및 Sparsity 비교 결과

• 
• 
• 기존 동적 필터 가지치기 대비 Accuracy 1.47%, Sparsity 1.08% 증가

---

References

• [1] Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton. Deep learning. Nature 521, 436-444, 2015.
• [2] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jain Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition. 2015.
• [3] 조인천, 배성호. 동적 필터 프루닝 기법을 이용한 심층 신경망 압축. 한국방송미디어공학회 하계학술대회, 2020.
• [4] Benoit Jacob. Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference. 2017.
• [5] Tao Lin, Sebastian U. Stich, Luis Barba, Daniil Dmitriev, Martin Jaggi. Dynamic Model Pruning with Feedback. ICLR, 2020.
• [6] Namhoon Lee, Thalaiyasingam Ajanthan, Philip HS Torr, SNIP: Single-shot network pruningbased on connection sensitivity. ICLR, 2019.
• [7] Hao Li, Asim Kadav, Igor Durdanovic, Hanan Samet, Hans Peter Graf. Pruning Filters For Effiecient ConvNets. ICLR, 2017.
• [8] Jian-Hao Luo, Jianxin Wu, Weiyao Lin. ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression. ICCV, 2017.
• [9] Song Han, Huizi Mao, William J. Dally. Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding. ICLR, 2016.
• [10] Xiaotian Zhu, Wengang Zhou, Houqiang Li. Improving Deep Neural Network Sparsity through Decorrelation Regularization. IJCAI, 2018.