Network pruning is an effective approach to reduce network complexity with acceptable performance compromise. Existing studies achieve the sparsity of neural networks via time-consuming weight training or complex searching on networks with expanded width, which greatly limits the applications of network pruning. In this paper, we show that high-performing and sparse sub-networks without the involvement of weight training, termed "lottery jackpots", exist in pre-trained models with unexpanded width. Furthermore, we improve the efficiency for searching lottery jackpots from two perspectives. Firstly, we observe that the sparse masks derived from many existing pruning criteria have a high overlap with the searched mask of our lottery jackpot, among which, the magnitude-based pruning results in the most similar mask with ours. Consequently, our searched lottery jackpot removes 90% weights in ResNet-50, while it easily obtains more than 70% top-1 accuracy using only 5 searching epochs on ImageNet. In compliance with this insight, we initialize our sparse mask using the magnitude-based pruning, resulting in at least 3x cost reduction on the lottery jackpot searching while achieving comparable or even better performance. Secondly, we conduct an in-depth analysis of the searching process for lottery jackpots. Our theoretical result suggests that the decrease in training loss during weight searching can be disturbed by the dependency between weights in modern networks. To mitigate this, we propose a novel short restriction method to restrict change of masks that may have potential negative impacts on the training loss. Our code is available at https://github.com/zyxxmu/lottery-jackpots.


翻译:网络运行是一种有效的方法,可以降低网络复杂性,可以接受业绩妥协。 现有的研究通过时间耗重培训或对宽度扩大的网络进行复杂搜索,从而实现神经网络的广度,这极大地限制了网络运行的应用。 在本文中,我们显示,在没有重量培训参与的情况下,高性能和稀少的子网络,称为“彩虹中奖”,存在于预先培训的模型中,且宽度未变广。此外,我们从两个角度提高搜索彩票决牌的效率。 首先,我们观察到,从许多现有裁剪标准中得来的稀薄面罩与我们彩虹罐的搜索面罩有高度重叠,其中,在与我们最相似的掩罩中,基于规模的裁剪结果大大限制了。 因此,我们搜索的彩虹中彩虹中90%的重量,而它很容易获得超过70%的顶级1级精度,只有5次在图像网上搜索“彩虹”。 为了遵守这一洞察,我们使用基于规模的钻探, 开始使用我们的稀薄面面面面面罩,导致至少3x成本降低我们彩虹中头彩票中的潜在重量影响。 在搜索过程中,我们在搜索过程中,我们可以进行更精确地分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关资讯
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员