Técnicas Eficientes de Compressão de Redes Neurais

No mundo da visão computacional, reduzir o tamanho das redes profundas é muito útil. Redes menores podem ser usadas em celulares e outros dispositivos com pouca potência de processamento. Mas, conforme essas redes ficam maiores, elas exigem mais poder de processamento e armazenamento, dificultando o uso em situações práticas. Algumas das maiores redes têm bilhões de parâmetros, tornando difícil treiná-las e usá-las em dispositivos menores.

Quando olhamos para redes grandes, vemos problemas não só com armazenamento, mas também com velocidade. É importante que os modelos sejam rápidos e responsivos. Por exemplo, treinar uma rede grande como o GPT-3 emitiu muito dióxido de carbono. Portanto, encontrar maneiras de deixar essas redes menores também pode ajudar a diminuir seu impacto ambiental.

Uma ideia simples é criar redes menores que usam menos parâmetros. Mas, isso muitas vezes resulta em um desempenho pior, o que não é bom para tarefas como reconhecimento facial ou legendagem de imagens. Outra ideia é rodar o modelo em um servidor, mas isso precisa de uma boa conexão de internet e pode deixar as coisas lentas, o que não é ideal para desbloquear um celular com reconhecimento facial.

Essas soluções simples não são suficientes. A área de compressão de redes neurais analisa diferentes técnicas para criar redes menores sem perder muito desempenho. Algumas das técnicas comuns incluem Poda, Quantização e Destilação de Conhecimento.

A poda é um método onde removemos partes menos úteis de uma rede para deixá-la menor. Isso pode envolver tirar conexões ou neurônios desnecessários. Quando podar a rede é feito da forma certa, pode ajudar a melhorar seu desempenho sem precisar de tanto armazenamento.

A quantização se concentra em reduzir o número de bits usados para representar cada peso na rede. Usar menos bits pode deixar a rede menor e acelerar os cálculos. Por exemplo, se normalmente usamos 32 bits para cada peso, podemos reduzir isso para 8 bits. Isso ajuda a diminuir bastante o Tamanho do modelo.

A destilação de conhecimento é outro método para ajudar a deixar as redes menores. Nessa técnica, treinamos uma rede menor (chamada de aluno) usando o conhecimento aprendido de uma rede maior (chamada de professor). A rede aluno aprende a imitar as saídas do professor, o que ajuda a alcançar um desempenho semelhante com menos parâmetros.

Mas, esses métodos também podem trabalhar juntos. Combinando poda, quantização e destilação de conhecimento, podemos conseguir ainda melhores resultados na redução do tamanho das redes enquanto mantemos a Precisão alta. O objetivo é misturar esses métodos de forma eficaz para ter modelos menores e eficientes que ainda funcionem bem.

#Trabalhos Relacionados

Já foi feita muita pesquisa sobre essas técnicas de compressão. Muitos estudos mostraram que a quantização pode ajudar a economizar memória e acelerar cálculos. Por exemplo, pesquisadores experimentaram diferentes formatos de armazenamento e descobriram que usar armazenamento de baixa precisão geralmente é suficiente para redes treinadas.

As redes com pesos binários também foram estudadas, mas elas têm dificuldade em manter o desempenho, especialmente com redes profundas. Alguns pesquisadores introduziram métodos para lidar com a perda de desempenho durante o treinamento, ajudando as redes a se adaptarem melhor à quantização.

As técnicas de poda também evoluíram ao longo do tempo. As técnicas iniciais focavam em remover conexões com base na função de perda, enquanto os métodos mais novos incluem técnicas de regularização para ajudar a evitar overfitting. Alguns desses métodos mais recentes mostraram promessa em equilibrar desempenho e tamanho da rede.

#Técnicas de Compressão

Para nosso estudo, usamos dois modelos diferentes para testar nos conjuntos de dados MNIST e CIFAR-10. O conjunto de dados MNIST consiste em dígitos manuscritos, enquanto o CIFAR-10 inclui vários objetos. Queríamos ver como os métodos de compressão afetam cada conjunto de dados de forma diferente.

Para implementar nossos métodos, começamos com um modelo base, que serviu como referência para medir os efeitos da compressão. Depois aplicamos estratégias de destilação de conhecimento, quantização e poda para ver como impactaram o desempenho e o tamanho.

Realizamos experimentos usando tanto a Quantização Pós-Treinamento quanto o Treinamento Consciente de Quantização. O primeiro método, Quantização Pós-Treinamento, é feito em um modelo após ele ter sido treinado. Ele reduz a precisão dos bits dos pesos, deixando o modelo menor.

Por outro lado, o Treinamento Consciente de Quantização é realizado durante a fase de treinamento. Esse método ajuda o modelo a se tornar mais preciso quando é quantizado mais tarde, simulando pesos de menor precisão na passagem direta do treinamento da rede.

Também olhamos para diferentes estratégias de poda. A poda global envolve remover pesos de todo o modelo, enquanto a poda local foca em camadas específicas. Explorando ambas as abordagens, buscamos encontrar os melhores métodos para reduzir o tamanho de nossos modelos enquanto mantemos o desempenho.

#Configuração Experimental

Para nossos experimentos, usamos o conjunto de dados MNIST Digits, que tem 60.000 imagens de treinamento de dígitos manuscritos, e o conjunto de dados CIFAR-10, contendo 60.000 imagens de treinamento de diferentes objetos. Mantivemos algumas imagens como um conjunto de teste para avaliar nossos modelos sem contaminar o processo de treinamento.

Usamos a linguagem de programação Python junto com TensorFlow e Keras para nossos experimentos. Os modelos foram treinados usando um otimizador chamado ADAM, com uma taxa de aprendizado de 0,001. Normalizamos todos os valores de pixel para ajudar a melhorar o desempenho do treinamento.

#Métricas de Avaliação

Para medir o sucesso de nossos experimentos, focamos em três métricas principais: precisão, tamanho do modelo e uma pontuação de eficácia combinada. A precisão mede como o modelo se sai bem no conjunto de dados de teste. O tamanho é simplesmente o armazenamento necessário para os arquivos do modelo. A métrica de eficácia analisa a razão entre a precisão em relação ao tamanho do modelo, nos dando uma ideia de quão eficientemente o modelo performa para seu tamanho.

#Resultados

Através de nossos experimentos, avaliamos o desempenho de diferentes modelos com várias técnicas de compressão. Comparamos o quão bem os modelos originais se saíram em relação às versões comprimidas após aplicar destilação de conhecimento, poda e quantização.

Na maioria dos casos, descobrimos que os modelos comprimidos realmente performaram melhor do que os originais. Isso pode ser devido ao fato de que os modelos originais eram maiores do que o necessário para os conjuntos de dados relativamente simples que usamos.

Para a destilação de conhecimento, notamos que usar um modelo assistente professor melhorou o desempenho do aluno. A introdução desse modelo intermediário facilitou o processo de treinamento, especialmente quando havia uma grande diferença entre os modelos professor e aluno.

Ao olharmos para a poda, descobrimos que a poda local estruturada nas camadas convolucionais proporcionou um desempenho melhor se comparada às camadas densas. Isso provavelmente aconteceu porque as camadas convolucionais tinham naturalmente mais redundância.

Nos experimentos de quantização, observamos reduções significativas de tamanho. Por exemplo, usar quantização de 8 bits em vez de 32 bits resultou em modelos quase quatro vezes menores, permitindo que se encaixassem melhor em dispositivos menores.

#Técnicas Combinadas

Os resultados mostraram que combinar destilação de conhecimento com poda e quantização levou a resultados ainda melhores. Por exemplo, quando aplicamos primeiro a destilação de conhecimento e depois seguimos com a poda e quantização, os modelos alunos alcançaram índices de compressão impressionantes sem sacrificar a precisão.

As descobertas indicam que, ao combinar efetivamente essas técnicas, podemos criar redes neurais compactas que funcionam bem em tarefas importantes. Isso tem implicações claras para implantar modelos em dispositivos com capacidade limitada, como smartphones e dispositivos de borda.

#Conclusão

Em conclusão, as técnicas de compressão de redes neurais, como poda, quantização e destilação de conhecimento, têm um grande potencial para tornar redes profundas mais manejáveis e eficientes. À medida que a demanda por modelos eficientes continua crescendo, especialmente para aplicações móveis e de borda, explorar e combinar essas técnicas será essencial. Nossa pesquisa serve como uma base para trabalhos futuros nessa área, destacando a necessidade de modelos mais profundos e conjuntos de dados mais complexos para validar ainda mais essas descobertas. Futuras explorações poderiam incluir testes em redes maiores e a aplicação de técnicas de compressão avançadas para alcançar ainda mais eficiência.