Neurale Netze durch Pruning optimieren

Neuronale Netze sind heute ein grosser Teil der künstlichen Intelligenz. Sie werden für viele Aufgaben eingesetzt, können aber ziemlich komplex und ressourcenintensiv sein. Das macht es schwierig, sie auf Geräten mit begrenzter Leistung, wie Smartphones, zu nutzen. Um dem entgegenzuwirken, suchen Forscher nach Wegen, neuronale Netze kleiner und schneller zu machen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Eine Methode dafür ist das Entfernen unnötiger Teile des Netzes, ein Prozess, der als Pruning bekannt ist. Dabei werden Gewichte, also die Verbindungen zwischen den Einheiten im Netzwerk, entfernt, die nicht benötigt werden. Aber nicht nur die Gewichte können wir kürzen, sondern wir können auch die Eingabedaten betrachten, um herauszufinden, welche Teile nicht nützlich sind. In diesem Artikel wird diskutiert, wie das Pruning von sowohl den Gewichten des Netzwerks als auch den Eingabedaten zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Effizienz beitragen kann.

#Der Bedarf an Pruning

Im Laufe der Jahre sind neuronale Netze immer tiefer und komplexer geworden, was zu mehr Parametern führt, also den Teilen des Netzwerks, die aus den Daten lernen. Es kann zwar helfen, dass mehr Parameter vorhanden sind, um besser zu lernen, aber es macht die Netze auch langsamer. Das ist besonders problematisch beim Training und der Nutzung dieser Netzwerke auf Geräten oder in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.

Forscher haben an Methoden gearbeitet, um diese Netzwerke effizienter zu gestalten. Eine beliebte Methode ist das Parameter-Pruning, das sich darauf konzentriert, Gewichte zu entfernen, die dem Modell nicht helfen, gut zu funktionieren. Die Idee ist, dass es eine kleinere Version des Netzwerks gibt, die genauso gut oder sogar besser funktioniert, wenn wir sie reduzieren.

#Strukturierte Pruning-Techniken

Pruning kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Eine Methode ist unstrukturiertes Pruning, bei dem einzelne Gewichte entfernt werden. Das ist oft schwerer auf üblicher Hardware umzusetzen. Eine andere Methode ist strukturiertes Pruning. Dabei werden ganze Gruppen von Gewichten, wie ganze Zeilen oder Spalten in einer Gewichtsmatrix, entfernt. Das macht das Netzwerk kleiner und einfacher zu betreiben, ohne spezielle Ressourcen zu benötigen.

Wenn wir Gewichte entfernen, müssen wir auch berücksichtigen, wie sich das auf die Eingabedaten auswirkt. Wenn wir zum Beispiel ein Gewicht entfernen, das mit einem bestimmten Eingabepixel verbunden ist, können wir auch entscheiden, dieses Eingabepixel selbst zu entfernen, da es keinen Zweck mehr hat. Indem wir uns darauf konzentrieren, wie die Entfernung von Gewichten die Daten beeinflusst, können wir Einblicke gewinnen, welche Eingabefunktionen für unser Netzwerk am wertvollsten sind.

#Pruning in Multi-Layer Perceptrons (MLPs)

In einfachen neuronalen Netzen, die als Multi-Layer Perceptrons (MLPs) bezeichnet werden, sind die Gewichte in 2D-Matrizen angeordnet. Wenn wir strukturiertes Pruning auf diese Matrizen anwenden, können wir entscheiden, ganze Zeilen oder Spalten von Gewichten zu nullen. Das bedeutet, dass das Entfernen einer Zeile auch die entsprechenden Ergebnisse für die nächste Schicht von Gewichten beeinflusst.

Durch die Fokussierung auf Spalten in der ersten Schicht können wir die entfernten Gewichte direkt mit Eingabepixeln verknüpfen. Das bedeutet, wenn wir eine Spalte entfernen, identifizieren wir, welches Pixel im Bild dazu gehört. Das ermöglicht es uns, die Eingabedaten zu ändern, indem wir weniger wichtige Pixel entfernen.

#Pruning in Convolutional Neural Networks (ConvNets)

Convolutional Neural Networks (ConvNets) arbeiten mit komplexeren Daten, oft in vier Dimensionen. Diese Netzwerke verwenden Filter zur Verarbeitung von Eingabedaten. Beim strukturierten Pruning können wir ganze Filter entfernen, was zu einem kleineren und schnelleren Netzwerk führt, indem bestimmte Merkmale ganz eliminiert werden.

Wie bei MLPs wirkt sich das Entfernen eines Filters auf die Schichten aus, die mit ihm verbunden sind. Das bedeutet, dass einige Ausgabedaten verloren gehen und wir die folgenden Schichten anpassen müssen, damit sie nur die verbleibenden Filter verwenden. Es gibt auch einen speziellen Ansatz namens Shared-Kernel-Pruning, bei dem dasselbe Kernel aus verschiedenen Filtern entfernt wird. Das hilft uns, uns auf die Eingabedimension zu konzentrieren, indem wir die Merkmale entfernen, die jetzt nutzlos sind.

#Der dreistufige Pruning-Prozess

Dieser Ansatz umfasst drei Hauptschritte:

1. Gewichte kürzen: Wir beginnen damit, Gewichte zu entfernen, die als weniger nützlich erachtet werden, basierend auf einer bestimmten Messung. Das kann mit strukturierten Pruning-Methoden erfolgen, die sich darauf konzentrieren, die Eingabedimension zu beeinflussen.

2. Daten kürzen: Nachdem wir identifiziert haben, welche Gewichte entfernt werden sollen, analysieren wir die Eingabedaten, um zu sehen, welche entsprechenden Pixel oder Kanäle ebenfalls entfernt werden sollten. Das hilft, nur die wichtigen Teile der Eingabedaten zu behalten.

3. Beides kürzen: Schliesslich entfernen wir sowohl die genullten Gewichte als auch die entsprechenden Eingabedaten. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Reduzierung der Modellgrösse zu maximieren und gleichzeitig die Laufzeitgeschwindigkeit zu verbessern.

#Experimentelle Einrichtung und Ergebnisse

Für die Tests unserer Methoden haben wir verschiedene Datensätze und Architekturen verwendet. Das MLP-Modell wurde auf Datensätzen wie MNIST und CIFAR trainiert, während ConvNets wie VGG16 und ResNet auf einer breiteren Palette von Bilddatensätzen trainiert wurden. Das Ziel war zu zeigen, dass Pruning nicht nur dazu beiträgt, die Modellgrösse zu reduzieren, sondern auch die Leistung verbessern kann.

In den MLP-Tests haben wir Muster festgestellt, welche Pixel behalten oder entfernt wurden. Generell haben die zentralen Teile der Bilder den meisten Wert gehalten und wurden eher beibehalten als die Ränder. Das deutet darauf hin, dass man sich auf den Bereich des Bildes konzentriert, der oft am kritischsten ist.

Bei ConvNets zeigte die Kanalentfernung während des Prunings, dass bestimmte Farben oder Kanäle oft basierend auf ihrer Bedeutung in den Trainingsprozessen entfernt wurden. Typischerweise wurden weniger wichtige Kanäle wie Blau häufiger entfernt, was eine Neigung zum grünen Kanal zeigt.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

Insgesamt haben wir beim Pruning sowohl der Netzwerkgewichte als auch der Eingabedaten erhebliche Fortschritte in beiden Parametern und Operationen festgestellt. Das Pruning von Daten neben den Gewichten verbesserte nicht nur die Effizienz unserer Modelle, sondern lieferte auch nützliche Einblicke in die wichtigsten Teile der Eingabedaten für die jeweilige Aufgabe.

Die Forschung unterstützt die Idee, dass weniger mehr sein kann im Design neuronaler Netzwerke. Indem wir uns auf bedeutende Gewichte und Eingabefunktionen konzentrieren, können wir die Modellleistung erhalten oder sogar steigern und gleichzeitig die Netzwerke einfacher zu betreiben machen.

#Zukünftige Richtungen

Weitere Forschungen könnten neue Arten von Architekturen untersuchen, die unterschiedliche Einblicke in die Eingabedaten bieten könnten. Aufmerksamkeitsbasierte Modelle könnten zum Beispiel während des Prunings anders reagieren und einzigartiges Feedback liefern, das sowohl zum Verständnis der Datenbedeutung als auch zur Optimierung neuronaler Netzwerke von Vorteil wäre.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass strukturiertes Pruning nicht nur ein Weg ist, Modelle kleiner und schneller zu machen, sondern auch ein klareres Bild der Eingabedaten und ihrer Bedeutung für eine bessere Leistung bietet.