Verbesserung der datenfreien Quantisierung für Vision Transformer

Datenfreie Quantisierung (DFQ) ist ein Verfahren, um maschinelles Lernen Modelle kleiner und schneller zu machen, ohne die originalen Trainingsdaten zu brauchen. Das ist besonders nützlich, wenn der Zugang zu diesen Daten aufgrund von Privatsphäre, Sicherheit oder anderen Gründen nicht möglich ist. Ziel ist es, die Grösse der Modelle zu reduzieren, damit sie für Geräte mit begrenzten Ressourcen, wie Smartphones oder eingebettete Systeme, geeignet sind.

Vision Transformers (ViTs) sind eine Modellart, die in Computer Vision Aufgaben beliebt geworden ist. Sie bieten beeindruckende Leistung, brauchen aber auch viel Rechenleistung, was eine Herausforderung für ressourcenlimitierte Geräte darstellt. Deswegen ist es ein Ziel für Forscher, die Rechenkosten von ViTs zu senken. Eine gängige Methode dafür ist die Quantisierung, bei der die Modellsparameter von hochpräzisen Zahlen in niedrigpräzise Ganzzahlen umgewandelt werden.

Allerdings kann es zu einem Verlust an Genauigkeit kommen, wenn man nur die Parameter umwandelt. Standardquantisierung erfordert normalerweise ein Feintuning, bei dem das Modell mit dem originalen Datensatz neu trainiert wird. Leider ist es in der realen Welt nicht immer möglich, die originalen Trainingsdaten zu beschaffen.

#Die Herausforderung der Low-Bit-Quantisierung

Obwohl datenfreie Quantisierungsmethoden hilfreich sind, stehen sie oft vor Herausforderungen, wenn sie auf ViTs in Low-Bit-Einstellungen angewendet werden. Aktuelle Techniken können Synthetische Daten erzeugen, die nicht gut mit den Aufmerksamkeitskarten von realen Proben übereinstimmen, was zu Leistungseinbussen führt. Aufmerksamkeitskarten sind visuelle Darstellungen dessen, worauf das Modell beim Verarbeiten von Daten fokussiert. Fehlende Übereinstimmung in der Aufmerksamkeit kann zu schlechten Ergebnissen bei quantisierten Modellen führen.

Um dieses Problem anzugehen, ist es wichtig, die Ähnlichkeit zwischen Aufmerksamkeitskarten von synthetischen und realen Daten zu verbessern. Wenn die Aufmerksamkeitskarten übereinstimmen, steigert das die Leistung der quantisierten ViTs.

#Vorgeschlagene Methode

Um die Probleme bestehender DFQ-Methoden zu beheben, konzentriert sich ein neuer Ansatz darauf, die Übereinstimmung der Aufmerksamkeitskarten zu verbessern. Diese Methode erzeugt synthetische Daten, indem sie die Kopf-weise Aufmerksamkeitsantworten in Bezug auf räumliche Abfrage-Patches ausrichtet. Ziel ist es, synthetische Proben zu erstellen, die die Aufmerksamkeitsmuster in realen Daten besser darstellen.

Der erste Schritt dieser neuen Methode besteht darin, synthetische Daten zu erzeugen, die die Aufmerksamkeitskarten von verschiedenen Köpfen des Modells ausrichten. Dann wird eine Technik namens Kopf-weise strukturelle Aufmerksamkeitsdistillation angewendet. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Aufmerksamkeitskarten des quantisierten Modells denen des Modells mit voller Präzision während des Feintunings ähnlich sind.

#Ergebnisse

Umfangreiche Experimente mit verschiedenen ViT-Architekturen und Quantisierungseinstellungen zeigen, dass die vorgeschlagene Methode die bisherigen Techniken in Low-Bit-Quantisierungsszenarien erheblich übertrifft. Die Verbesserungen in der Genauigkeit zeigen, dass die Ausrichtung der Aufmerksamkeitskarten während der Erzeugung von synthetischen Daten und in der Distillationsphase einen positiven Einfluss auf die Modellleistung hat.

Durch die Fokussierung auf die Ähnlichkeit der internen Kopf-Attention verbessert die Methode nicht nur die Quantisierungsgenauigkeit, sondern verringert auch die Kluft zwischen Modellen, die mit echten Daten trainiert wurden, und solchen unter datenfreien Bedingungen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine bessere Ausrichtung zu signifikanten Leistungsgewinnen führt, insbesondere in herausfordernden Low-Bit-Einstellungen.

#Aufmerksamkeitsmechanismus in Vision Transformers

Vision Transformers nutzen einen Mechanismus namens Multi-Head Self-Attention, der es dem Modell ermöglicht, gleichzeitig auf verschiedene Teile der Eingabedaten zu fokussieren. Jeder Kopf in diesem Mechanismus erfasst einzigartige Merkmale, die zum Gesamtverständnis des Modells beitragen. Das ist ein Bruch mit traditionellen Convolutional Neural Networks (CNNs), die sich auf lokale Merkmale konzentrieren und oft komplexere Architekturen für ähnliche Aufgaben benötigen.

Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist ein zentrales Element von ViTs, da er dem Modell erlaubt, die Bedeutung verschiedener Eingabeelemente abzuwägen. Es ist jedoch entscheidend, diese Aufmerksamkeitsstruktur während der Quantisierung beizubehalten, um die Genauigkeit des Modells sicherzustellen.

#Datenfreie Quantisierungstechniken

Bestehende DFQ-Techniken basieren oft darauf, synthetische Daten zu erzeugen, um die Notwendigkeit für originale Trainingsdatensätze zu ersetzen. Diese Methoden nutzen typischerweise ein vortrainiertes Modell, um neue Datenpunkte zu erstellen, die dann für das Feintuning des quantisierten Modells verwendet werden können. Obwohl viele Ansätze entstanden sind, schneiden sie in Low-Bit-Einstellungen oft nicht gut ab.

Einige frühere Methoden beinhalten die direkte Optimierung synthetischer Proben durch Gradientenabstieg oder das Trainieren separater Generator-Modelle. Allerdings haben sie Schwierigkeiten bei der Ausrichtung der Aufmerksamkeitskarten, was entscheidend ist, um sicherzustellen, dass die synthetisierten Daten effektiv das repräsentieren, worauf ein Modell mit voller Präzision fokussieren würde.

#Ausrichtung der Aufmerksamkeitskarten

Die zentrale Hypothese der vorgeschlagenen Methode ist, dass die Ausrichtung von Aufmerksamkeitskarten aus synthetischen Proben die Quantisierungsgenauigkeit verbessert. Wenn man beobachtet, wie echte Proben kohärente Aufmerksamkeitskarten erzeugen, wird klar, dass synthetische Proben dieses Verhalten replizieren müssen, um vergleichbare Leistungen zu erzielen.

Im Wesentlichen zeigen Aufmerksamkeitskarten aus realen Daten tendenziell eine höhere Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Köpfen, während synthetische Proben es nicht schaffen, diese Kohärenz aufrechtzuerhalten. Die vorgeschlagene Methode geht dem an, indem sie synthetische Proben erzeugt, die die Unterschiede zwischen diesen Aufmerksamkeitskarten minimieren.

#Experimentelle Bewertung

Die Effektivität der Methode wurde durch eine Reihe von Experimenten über mehrere Aufgaben und ViT-Architekturen evaluiert. Die Ergebnisse zeigten konsequent, dass der vorgeschlagene Ansatz zu überlegener Leistung im Vergleich zu bestehenden Methoden führte.

Bei Tests in Low-Bit-Quantisierungseinstellungen zeigte die neue Methode deutliche Verbesserungen in der Genauigkeit und übertraf manchmal sogar Modelle, die mit echten Daten trainiert wurden. Dieses Ergebnis unterstreicht die Bedeutung der Aufmerksamkeitssausrichtung bei der Erzeugung synthetischer Daten.

#Fazit

Zusammenfassend konzentriert sich die vorgeschlagene datenfreie Quantisierungsmethode für Vision Transformers darauf, die inter-kopf Aufmerksamkeitsähnlichkeit zu verbessern. Durch die Ausrichtung der Aufmerksamkeitskarten während sowohl der Erzeugung synthetischer Daten als auch der Feintuning-Phasen erzielt die Methode signifikante Verbesserungen der Leistung in verschiedenen Quantisierungseinstellungen.

Diese Arbeit trägt zum wachsenden Feld der Modellsquantisierung bei und bietet eine praktische Lösung für den Einsatz von Vision Transformers in ressourcenbeschränkten Umgebungen. Die Ergebnisse ebnen den Weg für weitere Fortschritte in DFQ-Methoden und betonen die Bedeutung von Aufmerksamkeitsmechanismen innerhalb von Vision Transformers und das Potenzial für zukünftige Forschung in diesem Bereich.