Migliorare la quantizzazione senza dati per i Vision Transformers

La quantizzazione senza dati (DFQ) è un metodo usato per rendere i modelli di machine learning più piccoli e veloci senza bisogno dei dati di addestramento originali. È super utile in situazioni dove non si può accedere a quei dati per motivi di privacy, sicurezza o altro. L’obiettivo è ridurre la dimensione dei modelli, rendendoli adatti a dispositivi con risorse limitate, come smartphone o sistemi embedded.

I Vision Transformers (ViTs) sono un tipo di modello che ha preso piede nei compiti di visione artificiale. Offrono prestazioni impressionanti ma richiedono una grande potenza di calcolo, il che crea problemi per i dispositivi con risorse limitate. Quindi, ridurre il costo computazionale dei ViTs è diventato un obiettivo per i ricercatori. Un approccio comune per questo è la quantizzazione, che cambia i parametri del modello da numeri ad alta precisione a interi a bassa precisione.

Tuttavia, convertire semplicemente i parametri può portare a una diminuzione dell’accuratezza. La quantizzazione standard richiede tipicamente un fine-tuning, il che implica il riaddestramento del modello con il dataset originale. Sfortunatamente, nella vita reale, ottenere i dati di addestramento originali non è sempre fattibile.

#La sfida della quantizzazione a bassa bit

Sebbene i metodi di quantizzazione senza dati siano utili, spesso affrontano delle sfide quando applicati ai ViTs in impostazioni a bassa bit. Le tecniche attuali possono creare Dati Sintetici che non si allineano bene con le Mappe di attenzione generate da campioni reali, causando un calo delle prestazioni. Le mappe di attenzione sono rappresentazioni visive su cosa il modello si concentra quando elabora i dati. Un'attenzione disallineata può portare a risultati scadenti nei Modelli quantizzati.

Per affrontare questo problema, è fondamentale migliorare la somiglianza tra le mappe di attenzione dei dati sintetici e quelli reali. Quando le mappe di attenzione sono allineate, si migliora la performance dei ViTs quantizzati.

#Metodo proposto

Per risolvere i problemi presentati dai metodi DFQ esistenti, un nuovo approccio si concentra sul miglioramento dell'allineamento delle mappe di attenzione. Questo metodo genera dati sintetici allineando le risposte di attenzione degli head rispetto ai patch delle query spaziali. L'obiettivo è creare campioni sintetici che rappresentino meglio i modelli di attenzione trovati nei dati reali.

Il primo passo in questo nuovo metodo prevede di generare dati sintetici che allineano le mappe di attenzione di diversi head del modello. Poi, si applica una tecnica chiamata distillazione di attenzione strutturale head-wise. Questo processo assicura che le mappe di attenzione del modello quantizzato assomiglino da vicino a quelle del modello a piena precisione durante il fine-tuning.

#Risultati

Esperimenti approfonditi condotti con vari architetture ViT e impostazioni di quantizzazione dimostrano che il metodo proposto supera significativamente le tecniche precedenti in scenari di quantizzazione a bassa bit. I miglioramenti nell'accuratezza mostrano che allineare le mappe di attenzione durante le fasi di generazione dei dati sintetici e distillazione ha un impatto positivo sulle prestazioni del modello.

Concentrandosi sulla somiglianza dell'attenzione inter-head, il metodo non solo migliora l'accuratezza della quantizzazione, ma riduce anche il divario tra i modelli addestrati con dati reali e quelli in condizioni senza dati. I risultati rivelano che un migliore allineamento porta a guadagni significativi nelle prestazioni, in particolare in impostazioni a bassa bit.

#Meccanismo di attenzione nei Vision Transformers

I Vision Transformers sfruttano un meccanismo chiamato multi-head self-attention, che permette al modello di concentrarsi contemporaneamente su diverse parti dei dati di input. Ogni head in questo meccanismo cattura caratteristiche uniche, contribuendo alla comprensione complessiva del modello. Questo rappresenta una svolta rispetto alle tradizionali reti neurali convoluzionali (CNN), che si concentrano su caratteristiche locali e spesso richiedono architetture più complesse per compiti simili.

Il meccanismo di attenzione è un componente chiave dei ViTs, poiché consente al modello di pesare l'importanza dei vari elementi di input. Tuttavia, mantenere questa struttura di attenzione durante la quantizzazione è cruciale per garantire l'accuratezza del modello.

#Tecniche di quantizzazione senza dati

Le tecniche DFQ esistenti si basano spesso sulla generazione di dati sintetici per sostituire la necessità di dataset di addestramento originali. Questi metodi di solito usano un modello pre-addestrato per creare nuovi punti dati, che possono poi essere usati per il fine-tuning del modello quantizzato. Anche se sono emersi molti approcci, spesso non funzionano bene in impostazioni a bassa bit.

Alcuni metodi precedenti prevedono l'ottimizzazione dei campioni sintetici direttamente tramite discesa del gradiente o l'addestramento di modelli generativi separati. Tuttavia, hanno difficoltà quando si tratta di allineare le mappe di attenzione, il che è fondamentale per garantire che i dati sintetizzati rappresentino efficacemente ciò su cui un modello a piena precisione si concentrerebbe.

#Allineamento delle mappe di attenzione

L'ipotesi centrale del metodo proposto è che allineare le mappe di attenzione dei campioni sintetici migliori l'accuratezza della quantizzazione. Osservando come i campioni reali producono mappe di attenzione coerenti, diventa evidente che i campioni sintetici devono replicare questo comportamento per ottenere prestazioni comparabili.

In sostanza, le mappe di attenzione dei dati reali tendono a mostrare una maggiore somiglianza tra diversi head, mentre i campioni sintetici non riescono a mantenere questa coerenza. Il metodo proposto affronta questo problema generando campioni sintetici che minimizzano le differenze tra queste mappe di attenzione.

#Valutazione sperimentale

L'efficacia del metodo è stata valutata attraverso una serie di esperimenti su più compiti e architetture ViT. I risultati hanno costantemente mostrato che l'approccio proposto ha portato a prestazioni superiori rispetto ai metodi esistenti.

Quando testato in impostazioni di quantizzazione a bassa bit, il nuovo metodo ha dimostrato miglioramenti significativi nell'accuratezza, talvolta superando anche i modelli addestrati con dati reali. Questo risultato sottolinea l'importanza dell'allineamento dell'attenzione nella generazione di dati sintetici.

#Conclusione

In sintesi, il metodo proposto di quantizzazione senza dati per i Vision Transformers si concentra sul miglioramento della somiglianza dell'attenzione inter-head. Allineando le mappe di attenzione durante le fasi di generazione di dati sintetici e fine-tuning, il metodo raggiunge miglioramenti significativi nelle prestazioni attraverso varie impostazioni di quantizzazione.

Questo lavoro contribuisce al campo in crescita della quantizzazione dei modelli, fornendo una soluzione pratica per implementare i Vision Transformers in ambienti a risorse limitate. I risultati aprono la strada a ulteriori progressi nei metodi DFQ, enfatizzando l'importanza dei meccanismi di attenzione all'interno dei Vision Transformers e il potenziale per futuri studi in quest'area.