Сжатие нейросетей: как сохранить зрение в условиях реального мира?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что уменьшение размера моделей компьютерного зрения может неожиданно повысить их устойчивость к искажениям, возникающим в реальных условиях, таких как туман или снег.

В настоящей работе рассматриваются пятнадцать различных форм коррупции, каждая из которых представляет собой отдельное проявление злоупотреблений и неправомерных действий.

Оценка влияния техник сжатия на робастность сверточных нейронных сетей при воздействии естественных искажений.

Стремление к развертыванию систем компьютерного зрения на устройствах с ограниченными ресурсами часто приводит к компромиссам в их надежности. В работе, посвященной ‘Evaluating the Impact of Compression Techniques on the Robustness of CNNs under Natural Corruptions’, проведена всесторонняя оценка влияния методов сжатия — квантования, обрезки и кластеризации весов — на устойчивость сверточных нейронных сетей к естественным искажениям. Полученные результаты показывают, что определенные стратегии сжатия не только сохраняют, но и могут повысить устойчивость моделей, особенно в архитектурах с высокой сложностью. Возможно ли, комбинируя различные техники сжатия, добиться оптимального баланса между эффективностью, точностью и надежностью моделей в реальных условиях?

Сложность и Эффективность Глубокого Обучения

Современные модели глубокого обучения, такие как ResNet-50, VGG-19 и MobileNetV2, демонстрируют впечатляющую точность в решении разнообразных задач, однако эта производительность достигается за счет значительных вычислительных затрат. Сложность этих архитектур, выражающаяся в количестве параметров и операций, требует мощного аппаратного обеспечения для обучения и развертывания. В то время как увеличение масштаба моделей часто приводит к повышению точности, оно также влечет за собой пропорциональный рост потребления энергии и требований к памяти, что создает серьезные препятствия для их использования в приложениях с ограниченными ресурсами, например, на мобильных устройствах или встроенных системах. Поэтому, несмотря на достигнутые успехи, оптимизация моделей для снижения вычислительной нагрузки остается актуальной и важной задачей.

Значительный размер современных моделей глубокого обучения, таких как ResNet-50 и VGG-19, создает серьезные препятствия для их внедрения на периферийных устройствах — смартфонах, камерах, роботах — где вычислительные ресурсы и энергопотребление строго ограничены. Развертывание таких моделей требует значительных затрат энергии и может привести к быстрому разряду аккумулятора, что особенно критично для мобильных приложений. В связи с этим, разработка эффективных методов компрессии моделей становится необходимостью, позволяющей уменьшить их размер без существенной потери точности и, следовательно, обеспечить возможность их использования в условиях ограниченных ресурсов и повысить энергоэффективность устройств.

Простое снижение разрядности данных, например, переход от 32-битной к 16-битной точности, недостаточно для эффективной работы моделей глубокого обучения в реальных условиях. Хотя это и уменьшает объем памяти и вычислительные затраты, значительная потеря информации может привести к существенному снижению точности и, как следствие, к непригодности модели для практического применения. Поэтому, помимо снижения разрядности, необходимы более сложные методы компрессии, такие как квантование, прунинг и дистилляция знаний, которые позволяют сохранить высокую производительность даже после значительного уменьшения размера модели. Успешное применение этих методов критически важно для развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встраиваемые системы, а также для снижения энергопотребления при работе с большими объемами данных.

Оптимизация моделей на наборах данных CIFAR-10 и CIFAR-100 позволила получить Парето-фронт, демонстрирующий компромисс между точностью, степенью сжатия и средней ошибкой повреждений <span class="katex-eq" data-katex-display="false">mCE</span>, при этом различные архитектуры моделей и их результаты представлены на графике, а исходные модели служат базовым уровнем производительности. — Оптимизация моделей на наборах данных CIFAR-10 и CIFAR-100 позволила получить Парето-фронт, демонстрирующий компромисс между точностью, степенью сжатия и средней ошибкой повреждений $mCE$ , при этом различные архитектуры моделей и их результаты представлены на графике, а исходные модели служат базовым уровнем производительности.

Стратегии Компрессии: Прунинг и Квантование

Обрезка модели, являясь методом снижения её сложности, заключается в удалении избыточных связей или фильтров. Неструктурированная обрезка удаляет отдельные веса с малыми значениями, что приводит к разреженным матрицам и требует специальных библиотек для эффективного вычисления. Структурированная обрезка удаляет целые фильтры или каналы, что позволяет уменьшить вычислительную нагрузку без необходимости в специализированном оборудовании или программном обеспечении. Эффективность обоих подходов зависит от архитектуры модели и данных, а также от используемого критерия для определения избыточности связей или фильтров.

Квантизация снижает точность представления весов нейронной сети, переходя от стандартных 32-битных чисел с плавающей точкой (float32) к форматам с меньшей разрядностью, таким как int8 или даже меньше. Это приводит к значительному уменьшению размера модели, поскольку каждый вес занимает меньше памяти. Уменьшение размера модели, в свою очередь, ускоряет процесс инференса, так как требуется меньше операций для обработки данных и меньше данных для передачи. Однако, уменьшение точности представления весов может приводить к потере информации и, как следствие, к снижению точности модели при решении задач. Степень деградации точности зависит от выбранного формата квантизации и архитектуры сети.

Комбинирование прунинга и квантизации обеспечивает синергетический эффект в сжатии моделей. Прунинг, удаляя избыточные соединения или фильтры, уменьшает количество параметров, требующих квантования. В свою очередь, квантование, понижая точность оставшихся параметров, еще больше снижает размер модели и ускоряет процесс инференса. Эффект от совместного применения этих методов превосходит простую сумму результатов, полученных при использовании каждого метода по отдельности, позволяя достичь значительно более высоких коэффициентов сжатия при сохранении приемлемого уровня точности. Это обусловлено тем, что прунинг упрощает структуру модели, делая ее более восприимчивой к квантизации и уменьшая негативное влияние снижения точности на итоговую производительность.

Методика обучения с учетом квантования (Quantization Aware Training, QAT) позволяет снизить потерю точности при снижении разрядности весов модели. В отличие от пост-квантования, где квантование применяется к уже обученной модели, QAT интегрирует процесс квантования непосредственно в цикл обучения. Это достигается путем моделирования эффектов квантования во время прямого и обратного проходов, что позволяет алгоритму оптимизации адаптироваться к ограничениям низкоточной арифметики. Во время обучения QAT использует фиктивные квантованные веса для вычисления градиентов, а затем обновляет исходные веса с учетом этих градиентов, что позволяет модели компенсировать потери информации, вызванные квантованием, и поддерживать высокую точность.

Оценка Устойчивости и Баланса Производительности

Для оценки производительности сжатых моделей используются стандартные наборы данных, такие как CIFAR-10 и CIFAR-100. Измерение точности на этих наборах данных после применения методов сжатия позволяет установить базовый уровень производительности, с которым сравниваются результаты различных техник. CIFAR-10 содержит 60 000 цветных изображений размером 32×32 пикселя, разделенных на 10 классов, в то время как CIFAR-100 содержит те же изображения, но разделенные на 100 классов, что обеспечивает более сложную задачу классификации и позволяет оценить влияние сжатия на способность модели к обобщению.

Оценка устойчивости модели к искажениям является критически важным аспектом, выходящим за рамки простой точности. Для количественной оценки устойчивости используется метрика Mean Corruption Error (mCE). В ходе проведённого исследования 69% сгенерированных моделей показали значение mCE, не превышающее базовый уровень, как на наборе данных CIFAR-10, так и на CIFAR-100. Это свидетельствует о том, что предложенные методы сжатия не только уменьшают размер модели, но и сохраняют её способность к корректной работе в условиях зашумленных или искажённых входных данных.

Основная задача при сжатии моделей не заключается в достижении минимального размера, а в поиске оптимального баланса между степенью сжатия (compression ratio), сохранением точности (accuracy) и устойчивостью к помехам (robustness). Простое уменьшение размера модели без учета этих факторов может привести к существенной потере производительности и надежности. Эффективное сжатие требует тщательной оценки влияния различных техник на все три параметра, что позволяет выбрать конфигурацию, обеспечивающую наилучший компромисс для конкретной задачи и аппаратной платформы.

Для эффективной реализации и оценки методов сжатия моделей используются инструменты TensorFlow и LiteRT. В ходе исследований, метод сжатия №16 продемонстрировал коэффициент сжатия 9.42 для архитектуры VGG-19 на наборе данных CIFAR-10 и 9.2 для той же архитектуры на CIFAR-100. Это указывает на возможность существенного уменьшения размера модели при сохранении приемлемой производительности, что подтверждается результатами тестирования на стандартных наборах данных.

Изображение демонстрирует структуру дерева оптимизаций, используемого в Tensorflow для повышения производительности вычислений ([7]).

Определение Оптимальных Решений на Парето-Фронте

Исследование передней границы Парето позволяет выявить множество не доминируемых решений, представляющих собой оптимальные компромиссы между сжатием, точностью и устойчивостью модели. Вместо поиска единственного «лучшего» решения, данный подход фокусируется на наборе альтернатив, каждая из которых демонстрирует наилучшее возможное сочетание характеристик при заданных ограничениях. Это особенно важно в задачах машинного обучения, где снижение размера модели часто происходит за счет некоторой потери точности или устойчивости к возмущениям. Определение передней границы Парето предоставляет возможность исследователям и инженерам осознанно выбирать решение, наилучшим образом соответствующее конкретным требованиям и ограничениям развертывания, будь то ограниченные вычислительные ресурсы мобильного устройства или необходимость высокой надежности в критически важных приложениях.

Методы ранней остановки обучения играют ключевую роль в предотвращении переобучения нейронных сетей, что особенно важно для моделей, предназначенных для работы с ограниченными ресурсами. В процессе обучения модели стремятся запомнить не только общие закономерности в данных, но и шум, специфичный для обучающей выборки. Ранняя остановка позволяет вовремя прекратить обучение, как только производительность модели на независимой проверочной выборке начинает ухудшаться, сигнализируя о начале переобучения. Таким образом, модель сохраняет способность к обобщению, то есть к успешной работе с новыми, ранее не виденными данными, что критически важно для практического применения и поддержания высокой точности в реальных условиях. Данный подход способствует созданию более надежных и эффективных моделей, способных адаптироваться к различным входным данным без потери производительности.

Метод совместного использования весов позволяет значительно уменьшить размер моделей машинного обучения за счет объединения схожих параметров. Вместо хранения каждого веса индивидуально, алгоритм выявляет группы весов, демонстрирующих высокую степень корреляции, и использует один общий вес для всей группы. Такой подход не только сокращает объем необходимой памяти для хранения модели, но и способствует повышению эффективности вычислений, поскольку снижается количество операций, требуемых для выполнения прогнозов. В результате, модель становится более компактной и пригодной для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, при этом сохраняя приемлемый уровень производительности и точности.

Разработанные модели, подвергшиеся сжатию, представляют собой не просто уменьшенные в размере версии исходных сетей, а тщательно оптимизированные решения для развертывания на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, без потери в производительности. Так, применение техники №14 позволило достичь точности в 94.34% на модели MobileNetV2 при работе с набором данных CIFAR-10, а техника №11 продемонстрировала точность в 77.8% на ResNet-50 при использовании CIFAR-100. Кроме того, применение техники №16 позволило добиться минимального значения mCE (mean Corruption Error) в 76.7 для ResNet-50 при обработке данных CIFAR-10, что свидетельствует о высокой устойчивости и надежности сжатых моделей в реальных условиях эксплуатации.

«`html

Исследование влияния методов компрессии на устойчивость сверточных нейронных сетей к естественным искажениям демонстрирует, что сокращение вычислительных затрат не обязательно приводит к снижению надежности. Напротив, грамотная компрессия, как показывает статья, зачастую способна поддерживать или даже улучшать устойчивость моделей к таким явлениям, как туман или снег. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Самый важный навык в машинном обучении — не знать алгоритмы, а знать, как находить данные и правильно их обрабатывать». Этот принцип особенно актуален в контексте данной работы, где оптимизация моделей без ущерба для их производительности в реальных условиях является ключевой задачей. Умение находить баланс между эффективностью и надежностью — это и есть признак глубокого понимания, и именно к этому стремится представленное исследование.

Куда же дальше?

Представленная работа, исследующая взаимодействие сжатия моделей и их устойчивости к естественным искажениям, выявляет любопытную тенденцию: уменьшение размера сети не обязательно ведет к ухудшению восприятия реальности. Скорее, грамотное сжатие может стать формой очищения, избавляя модель от избыточной чувствительности к несущественным деталям. Однако, за этой кажущейся гармонией скрывается вопрос: что именно определяет «естественность» искажения? Попытки формализовать эту концепцию, вероятно, станут ключевым направлением дальнейших исследований.

Построение «Парето-фронта» — элегантный, но все же компромиссный подход. Он шепчет о необходимости баланса между размером, скоростью и точностью, но не предлагает абсолютного решения. Будущие работы, возможно, сосредоточатся на разработке методов, позволяющих не просто выбирать оптимальный компромисс, а преодолевать его, находя точки, где все параметры улучшаются одновременно. Это, конечно, амбициозная задача, требующая глубокого понимания внутренней архитектуры сетей.

В конечном счете, эта работа напоминает нам о том, что хороший дизайн — не крик, а шепот. Он не пытается доминировать над реальностью, а гармонично вписывается в нее. И задача исследователей — научиться создавать модели, которые не просто «видят» мир, но и понимают его, оставаясь устойчивыми к шуму и искажениям, которые неизбежны в любой реальной системе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24971.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-04 15:27

🚀 Квантовые новости