Structured Pruningとは
Structured Pruningとは、ニューラルネットワークの構造全体を削除する手法である
読み: ストラクチャードプルーニング
ニューラルネットワークの構造全体を削除する手法である。ネットワークの層やチャネルといった構造的な要素を削減することで、モデルのサイズを縮小し、計算コストを削減する。これにより、メモリ効率の向上や推論速度の高速化が期待できる。
かんたんに言うと
ニューラルネットワークの特定の構造をまとめて削除して、モデルを軽くする技術である。
Structured Pruningの仕組み
Structured Pruningでは、重要度の低い層やチャネルなどを特定し、それらをネットワークから取り除く。重要度の評価には、様々な指標が用いられる。例えば、層の重みのノルムや、活性化の統計量などが利用される。削除された構造に対応する重みも同時に削除される。
Structured Pruningのメリット
モデルサイズの削減は、特にリソースが限られた環境での利用に有効である。例えば、モバイルデバイスや組み込みシステムなどでの利用が考えられる。また、計算量の削減は、推論速度の向上に繋がり、リアルタイム処理が求められるアプリケーションに適している。さらに、過学習の抑制効果も期待できる。
Structured Pruningの注意点
構造的な要素を削除するため、非構造化プルーニングと比較して、精度低下のリスクがある。削除する構造の選択は、モデルの性能に大きく影響を与える。そのため、適切な評価指標と削除戦略を選択する必要がある。また、プルーニング後のモデルを再学習（ファインチューニング）することで、精度を回復させることが一般的である。
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