LT資料_knowledge ～蒸留・モデル圧縮・そしてKT～

勉強会LT資料の置き場
機械学習におけるknowledgeの有効活用のお話
モデル圧縮とか、転移学習とか

■ モデル圧縮
Yu Cheng, Duo Wang, Pan Zhou, Tao Zhang. 2017
“A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks” IEEE
https://arxiv.org/abs/1710.09282
全体像をクイックに俯瞰するサーベイ論文
■ 蒸留
- Deep Learningにおける知識の蒸留　
http://codecrafthouse.jp/p/2018/01/knowledge-distillation/

- Chen et al., 2017 “Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation”.
https://papers.nips.cc/paper/6676-learning-efficient-object-detection-models-with-knowledge-distillation.pdf

- Sergey et al., 2017 “PAYING MORE ATTENTION TO ATTENTION: IMPROVING THE PERFORMANCE OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS VIA ATTENTION TRANSFER ”.
https://arxiv.org/pdf/1612.03928.pdf

■ KT
Li et al., 2019 “DELTA: DEEP LEARNING TRANSFER USING FEATURE MAP WITH ATTENTION FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS”.
https://arxiv.org/pdf/1901.09229.pdf

Transcript

1. Knowledge ～蒸留・モデル圧縮・そしてKT～ 2019/9/24 LT資料 Masa Twitter @asas_mimi 1
2. モデルのKnowledge有効活用 2 本日のテーマ
3. モデルの圧縮＋α 3 本日のモチベーション
4. やりたいこと ＝ モデルの圧縮 Model Compression 4
5. 圧縮の動機 • 精度の良いDNNはデカい • できるだけ精度を保ちながら、計算量を減らしたいんです 5 https://www.learnopencv.com/pytorch-for-beginners-image- classification-using-pre-trained-models/
6. どんぐらいデカいの？ 6 http://image-net.org/challenges/talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf 例えばこれを見てみよう
7. AlexNet (2012) 7 • 2012年のILSVRCにおいて，従来の画像認識のデファクトスタンダードであったSIFT + Fisher Vector + SVMというアプローチに大差をつけて優勝 • DNNブームの切っ掛け • 現在では比較的小規模なモデル
8. AlexNet の疑似計算量 8 層 入力ｻｲｽﾞ ch数 カーネル サイズ Stride 出力ｻｲｽﾞ wの個数 乗算回数 input 3 227*227 conv1 227*227 96 11*11 4 55*55 0.03 M 112 M pool1 55*55 96 3*3 2 27*27 conv2 27*27 256 5*5 1 27*27 0.6 M 448 M pool2 27*27 256 3*3 2 13*13 conv3 13*13 384 3*3 1 13*13 0.9 M 150 M conv4 13*13 384 3*3 1 13*13 1.3 M 224 M conv5 13*13 256 3*3 1 13*13 0.9 M 150 M pool5 13*13 256 3*3 2 6*6 fc6 9216 4096 38 M 38 M fc7 4096 4096 17 M 17 M fc8 4096 1000 4 M 4 M total 62 M 1,142 M ▪ conv層 ① wの個数 ： カーネルサイズ＊入力ch数 ＊出力ch数 ② 乗算回数： wの個数＊入力サイズ/(Stride)2 ▪ pool層 wなし。乗算回数なし ▪ fc層 ① wの個数 ： 入力サイズ＊出力サイズ ② 乗算回数： wの個数 メモリ問題 （fc層を減らせば何とかなる。） 計算量=１G回計算 • 現在では比較的小規模なモデル. それでも、畳み込み層が増えるほど、計算量ヤバい
9. 9 http://josephpcohen.com/w/visualizing-cnn-architectures-side-by-side-with-mxnet/ AlexNet 224×224 (2012) 他のDNNアーキテクチャは？
10. 10 http://josephpcohen.com/w/visualizing-cnn-architectures-side-by-side-with-mxnet/ AlexNet 224×224 (2012) VGG 224×224 (9/2014) GoogLeNet 224×224 (9/2014) Inception V3 299×299 (12/2015) Resnet (n=9, 56 Layers) 28×28(12/2015) ・・・
11. 11 http://sqlml.azurewebsites.net/2017/09/12/convolutional-neural-network/
12. やりたいこと ＝ モデルの圧縮 Model Compression 12 再掲 精度はできるだけ、 保ちつつ
13. モデル圧縮の全体像 13 Yu Cheng, Duo Wang, Pan Zhou, Tao Zhang. 2017 “A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks” IEEE https://arxiv.org/abs/1710.09282 distillation??
14. distillation (蒸留) 14
15. 蒸留 ? 15 Wikipedia (2019/9/12時点) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%92%B8%E7%95%99
16. 蒸留 (Knowledge distillation) ？ 16 Training a compact neural network with distilled knowledge of a large model
17. 蒸留 (Knowledge distillation) ？ 17 Training a compact neural network with distilled knowledge of a large model 生徒モデル 教師モデル
18. 蒸留 (Knowledge distillation) 18 SimplifiedKnowledge Distillation https://towardsdatascience.com/knowledge-distillation-simplified-dd4973dbc764 ① 精度が良い大きなモデル(教師モデル)を用意 （含むアンサンブル） ② いい感じでknowledgeを抽出 ③ いい感じでknowledgeを活かして、 コンパクトなモデル(生徒モデル)を学習
19. soft target lossアプローチ 19 Deep Learningにおける知識の蒸留 http://codecrafthouse.jp/p/2018/01/knowledge-distillation/ 教師モデルの 出力分布がヒントになるのでは？ これは普通の損失関数 生徒モデルの出力分布が 教師モデルと近くなるように する損失
20. soft target lossアプローチ 20 Deep Learningにおける知識の蒸留 http://codecrafthouse.jp/p/2018/01/knowledge-distillation/ 温度パラメータTで割って、 Softmaxに突っ込む KL Divergence （クロスエントロピー）損失関数 教師モデルの出力分布と生徒ラベルの 出力分布を近づけるための 損失関数 ＝soft target loss 一例
21. -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 犬 猫 鳥 豚 牛 人 logit prob prob with T = 1 prob with T = 2 prob with T = 3 prob with T = 4 logit 温度パラメータT （イメージ） 21 ご参考 元のlogit出力 温度パラメータTを上げると、 正解クラス以外の類似クラスのprobが 大きくなっていく（蒸留成功？） • なんで温度パラメータなんて使ってるの？
22. 蒸留 ? 22 Wikipedia (2019/9/12時点) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%92%B8%E7%95%99
23. soft target lossアプローチ まとめ 23 一例 １/T １/T Soft max 関 数 Soft max 関 数 soft target 損失関数 hard target 損失関数 正解データ Soft max 関 数 （１－λ） λ 教師モデル 生徒モデル 損失情報 backprop 損失情報 backprop forward インプットデータ
24. 他にもいろいろあるよ 蒸留はKT(Knowledge Transfer)の一つ 24
25. 中間層も有効活用したい？ 25 Hint Learningですね。 Chen et al., 2017 “Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation”. https://papers.nips.cc/paper/6676-learning-efficient-object-detection-models-with-knowledge-distillation.pdf 教師モデルの Hint 層 生徒モデルの Guided 層 チャネル数や空間サイズ が異なる場合は調整
26. Attention please! 26 教師モデルのAttentionを学ぶ: ATTENTION TRANSFER Sergey et al., 2017 “PAYING MORE ATTENTION TO ATTENTION: IMPROVING THE PERFORMANCE OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS VIA ATTENTION TRANSFER ”. https://arxiv.org/pdf/1612.03928.pdf
27. Attention? 27 Minh-Thang Luong et al., 2015”Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation” https://arxiv.org/abs/1508.04025 自然言語処理とかで流行ってるアレ？ 余談
28. CNNでAttention? 28 いっぱい論文・事例ありました 余談
29. Squeeze-and-Excitation Net 29 Jie Hu et al.,2018” Squeeze-and-Excitation Networks” https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 余談 ILSVRC 2017 画像分類 Top の手法 Squeeze-and-Excitation Networks 畳み込み層の各チャンネルに対して重みをつけている。 → これは、チャネルに対するAttentionの事例 1*1*C
30. ATTENTION TRANSFER 30 今回の論文は、空間に対するAttentionの事例ですね。 Sergey et al., 2017 “PAYING MORE ATTENTION TO ATTENTION: IMPROVING THE PERFORMANCE OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS VIA ATTENTION TRANSFER ”. https://arxiv.org/pdf/1612.03928.pdf
31. ATTENTION TRANSFER 31 論文では、損失ベースのほかに、勾配ベースのアプローチも載ってます Sergey et al., 2017 “PAYING MORE ATTENTION TO ATTENTION: IMPROVING THE PERFORMANCE OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS VIA ATTENTION TRANSFER ”. https://arxiv.org/pdf/1612.03928.pdf
32. モデルの圧縮＋α 32 モチベーション おまけ せっかくなので、 転移学習の面白い論文もご紹介
33. 転移学習 ? 33 Transfer Learning - Machine Learning's Next Frontier より http://ruder.io/transfer-learning/index.html
34. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition http://cs231n.stanford.edu/slides/winter1516_lecture11.pdf Fine-tuningは有名ですね 34 Sourse モデル Target モデル Knowledge (重み、構造）
35. DELTA: 35 DEEP LEARNING TRANSFER USING FEATURE MAP WITH ATTENTION FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS Li et al., 2019 “DELTA: DEEP LEARNING TRANSFER USING FEATURE MAP WITH ATTENTION FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS”. https://arxiv.org/pdf/1901.09229.pdf ▪転移学習は、以下のようなものに悩みがち ✓ over-fitting with limited number of training samples ✓ Inefficient and even negative transfer ▪ 本論文の工夫は、 ✓ regularizing the Behavior rather than model parameters ✓ “unactivated channel re-usage” using an attention mechanism with feature map regularizeon
36. ATTENTION TRANSFER 36 今回の論文は、空間に対するAttentionの事例ですね。 https://postersession.ai/poster/delta-deep-learning-transfer-using-featu/
37. ATTENTION TRANSFER 37 今回の論文は、空間に対するAttentionの事例ですね。 https://postersession.ai/poster/delta-deep-learning-transfer-using-featu/ FM間のL2 loss モデルパラメータそのもの、よりその振る舞い（Behavior）が近く なるように設計する Similar weights are not necessary for producing similar outputs
38. ATTENTION TRANSFER 38 今回の論文は、空間に対するAttentionの事例ですね。 https://postersession.ai/poster/delta-deep-learning-transfer-using-featu/ j-chを抜いた時のsorceモデルの損失と 同モデルの損失の差分からj-chの重みを推定 FM間のL2 loss 各chの重み 出力に貢献するchは動かさず、貢献しないchは、再学習させる Not all channels are necessary for knowledge transfer → unactivated channel re-usage
39. ATTENTION TRANSFER 39 今回の論文は、空間に対するAttentionの事例ですね。 https://postersession.ai/poster/delta-deep-learning-transfer-using-featu/ j-chを抜いた時のsorceモデルの損失と 同モデルの損失の差分からj-chの重みを推定 FM間のL2 loss 各chの重み ＋Ω’’(w|w*) :sorceとtargetのwの距離に関する正則化
40. 簡単なDemo 40