モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化

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モデルアーキテクチャ観点からの
Deep Neural Network⾼速化
Yusuke Uchida (@yu4u)
1

今⽇のおはなし（本発表⼀番のマサカリ場）
2
CUDA
cuDNN
NVIDIA
GPU
GPU
WebGL WebGPU
TPU
Video
Core IV
？？？？？？
TensorFlow,
Chainer, …
deeplearn
.js
WebDNN？？？？？？
@9_Jes
さん
アプリケーションレイヤ
@Kiikurage
さん@notogawa
さん
@kazunori_279
さん
@Venginner
さん
@iwiwi
さん
@yu4u

Disclaimer
!  画像を想定した畳み込みニューラルネットワークの話がメインです
!  初歩的な話もしますが許してください
3

トレードオフ
!  タスクの精度
!  推論速度
!  訓練速度
!  モデルサイズ（圧縮されたファイルとして）
!  Forwardで必要なメモリサイズ（モデルサイズ含む）
!  推論（訓練速度）はCPUかGPUか、
バッチサイズが1なのか⼤きく取れるのかに⼤きく影響される
4

モデルアーキテクチャ観点からの⾼速化
!  Factorization
!  Eﬃcient microarchitecture (module)
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
!  Early termination
5

Convolutionの計算量
6
W
H
W
H
N M
K
K
•  ⼊⼒レイヤサイズ：H x W x N
•  畳み込みカーネル：K x K x N x M
[conv K x K, M]と表記 (e.g. [conv 3x3, 64])
•  出⼒レイヤサイズ：H x W x M
•  畳み込みの計算量：H・W・N・K2・M
※バイアス項無視、padding = “same”

Convolutionの計算量
7
W
H
W
H
N M
K
K
•  ⼊⼒レイヤサイズ：H x W x N
•  畳み込みカーネル：K x K x N x M
[conv K x K, M]と表記 (e.g. [conv 3x3, 64])
•  出⼒レイヤサイズ：H x W x M
•  畳み込みの計算量：H・W・N・K2・M
※バイアス項無視、padding = “same”
画像スケール、
チャネル数、
カーネルサイズの2乗に⽐例

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
8

Factorization
!  Low Rank Matrix Factorization
⾏列（＝畳み込みカーネル）を低ランク近似することで計算量を削減
!  学習によって得られた⾏列を分解するというよりは
最初から分解した形で重みを学習する
（のでfactorizationと⾔って良いのか？）
9
≈

畳み込みカーネルの空間的Factorization
!  ⼤きな畳込みカーネルを複数の⼩さな畳込みカーネルに置き換える
⁃  conv 5x5 と conv 3x3 - conv 3x3 は同じreceptive ﬁeldを持つ
⁃  計算量は 25:18
⁃  ⼩さな畳み込みを重ねるパターンはactivation層の数も多いため
表現能⼒の向上が期待できる
!  例
⁃  AlexNet：conv 11x11 - conv 5x5 - conv 3x3 - …
↓
⁃  VGGNet：conv 3x3 - conv 3x3 - conv 3x3 - …
10
conv 5x5 conv 3x3 - conv 3x3

畳み込みカーネルの空間的Factorization
!  conv 3x3 vs conv 1x3 - conv 3x1
⁃  計算量は 9:6
!  例：
Inception v6→v7
11
conv 3x3 conv 1x3 - conv 3x1
hap://lsun.cs.princeton.edu/slides/ChrisJan.pdf

畳込みカーネルの空間⽅向とチャネル⽅向のFactorization
!  通常の畳込みカーネルをdepthwise / pointwise convolutionに分離
!  Depthwise (separable) convolution
⁃  Input tensorに対しチャネル毎に畳み込み
⁃  計算量：H・W・N・K2・M (M=N)
H・W・K2・N
!  Pointwise convolution
⁃  ただのconv 1x1, M
⁃  計算量：H・W・N・K2・M (K=1)
H・W・N・M
!  Depthwise + pointwise
⁃  計算量：H・W・N・(K2 + M)
≒ H・W・N・M (M >> K2) 12
W
H
W
H
N
1
1
M
W
H
W
H
N
K
K
N

Dilated convolution
!  カーネルの重みに規則的に0を⼊れてカーネルサイズを拡張
!  ⼩さいカーネルと同じ計算量＋パラメータで広いreceptive ﬁeldを持つ
⁃  Feature mapの解像度を⾼く保ちたいsegmentationや超解像で
良く使われる
!  例
⁃  Dilated Residual Networks, CVPRʼ17.
⁃  WaveNet - A Generative Model for Raw Audio
13
conv 5x5 conv 3x3, dilaJon = 2

実際の処理速度は？？
!  PyTorchとKeras (TensorFlow backend) で簡単な実験
⁃  特定の種類のconvolutionのみを含む16層CNNを構築
•  Batch normalizationやactivation層はなし
⁃  ⼊⼒tensorを 32x32x32x64（バッチサイズ32、チャネル数64）
⁃  ランダムな⼊⼒を100回forwardした時間を計測
⁃  環境：Ubuntu 16.04, CPU: i7-7700 3.60GHz、
GPU: GeForce GTX1080
（TensorFlowはAVX2等を使うようにコンパイルしていない）
!  Summary
14

実際の処理速度は？？
!  PyTorchとKeras (TensorFlow backend) で簡単な実験
⁃  特定の種類のconvolutionのみを含む16層CNNを構築
•  Batch normalizationやactivation層はなし
⁃  ⼊⼒tensorを 32x32x32x64（バッチサイズ32、チャネル数64）
⁃  ランダムな⼊⼒を100回forwardした時間を計測
⁃  環境：Ubuntu 16.04, CPU: i7-7700 3.60GHz、
GPU: GeForce GTX1080
（TensorFlowはAVX2等を使うようにコンパイルしていない）
!  Summary
15
Depthwise
convoluJon
Conv 3x3
dilaJon = 2
haps://github.com/yu4u/conv-benchmark

PyTorch CPU
16
Conv 3x3⽐の
理論計算量
Depthwise
convoluJon
Conv 3x3
dilaJon = 2
Conv 3x3⽐の
実処理時間

PyTorch CPU
!  Depthwise convolutionとdilated convolution以外は
実処理時間と理論計算量が⼀致
!  どちらもメモリの局所性がないため？
⁃  教えて中村さん！
!  PyTorchのdepthwise convolutionはめっちゃ遅い
⁃  Grouped convolutionでグループ数＝チャネル数でやってるため
17

PyTorch GPU
!  GPUだとfactorizeしないほうが良さそう
⁃  でも5x5が遅いのは？
18

Keras CPU
!  PyTorchと傾向は同じ
⁃  Depthwise convolutionは専⽤の効率的な実装が存在
⁃  Dilated convolutionも早い
19

Keras GPU
!  PyTorchとだいたい同じ？
!  Dilated convolutionは早い
20

中間的なFactorization
!  Eﬃcient and Accurate Approximations of Nonlinear Convolutional
Networks, CVPRʼ15.
!  Conv k x k, d を Conv k x k, dʼ - Conv 1 x 1, d に分解
⁃  学習済みのカーネルを、出⼒feature mapの誤差を
最⼩に保つように最適化問題を解くことで分解
⁃  計算量：dk2c → dʼk2c + ddʼ = dʼ(k2c + d) ≒ dʼk2c
21

Domain-adaptive deep network compression, ICCVʼ17.
!  FC層を低ランク近似することで圧縮する
!  通常は重みWと、Wを低ランク⾏列の積で近似したWʼとの誤差を最⼩に
するが、ここではWX（＝Y）の誤差を最⼩にする部分がNovelty
（だが1つ前の⼿法とアプローチは同じでは…）
22

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
23

Eﬃcient microarchitecture (module)
!  Convをスタックするマクロアーキテクチャ (~VGGNet) から
マイクロアーキテクチャをスタックする時代へ (GoogLeNet, ResNet~)
!  様々なマイクロアーキテクチャ (module or building block)
⁃  mlpconv (Network in Network)
⁃  Inception module (GoogLeNet)
⁃  Residual block, bottleneck block (ResNet)
⁃  ResNeXT
⁃  DenseBlock (DenseNet)
⁃  Fire module (SqueezeNet)
⁃  Separable conv (Xception, MobileNets)
⁃  Neural architecture search (meta learning)
!  ダイレクトに計算量を減らすというよりは
精度と計算量のトレードオフを改善する
⁃  実⽤上は精度を担保して、どれだけ計算量を減らせるか
24

Residual Networks, ResNet（参考）
25
基本形
conv 3x3, 64
conv 3x3, 128
conv 3x3, 256
conv 3x3, 512
global average pooling
FC
x N1
x N2
x N3
x N4
56x56
28x28
14x14
7x7
出⼒
画像サイズ
Building block /
Residual unit
•  パラメータの違うResidual unitを重ねていく
•  Batch normalizaJon
•  画像サイズを半分＋フィルタ数を倍に
•  最後はglobal average pooling

Residual block, bottleneck block
!  Bottleneckバージョンは、conv 3x3, 256を
Factorizeしたものと⾒ることもできる
⁃  Receptive ﬁeldは⼩さい
26
通常のresidual block “boaleneck” バージョン

Fire module (SqueezeNet)
!  戦略
⁃  3x3の代わりに1x1のフィルタを利⽤する
⁃  3x3への⼊⼒となるチャネル数を少なくする
!  ちなみに⾮常に⼈気のあるモデルだと思われるが…
⁃  ResNetやInception後の論⽂なので、そこからの差異が⼩さい
とのことで、ICLRʼ17でrejectとなっている
27
conv 1x1, s1x1
conv 1x1, e1x1 conv 3x3, e3x3
concat
Fire module

32
128128
256
256
Squeeze layer
Expand layer
conv 3x3, 256の
Factorizeと⾒ることもできる

Fire module (SqueezeNet)
28
Squeeze layerでの圧縮率
0.75程度だと精度低下なし
0.5でー0.7%
Expand layerの3x3割合
0.75程度だと精度低下なし
0.5でー0.7%

Depthwise separable convolution
!  Xception
!  MobileNets
!  Xceptionはdepthwise/pointwise convの間にReLUがない
⁃  実験でないほうが良いことを⽰している
!  Xceptionはidentity mappingがある
29
Depthwise conv 3x3
Pointwise conv 3x3
Batch normalization
ReLU
Separable conv 3x3
ReLU
(Maxpool 3x3, stride=2)
Conv 1x1,
stride=2
Separable conv 3x3
Depthwise conv 3x3
Batch normalization
ReLU
Batch normalization
Pointwise conv 3x3
ReLU

Learning Transferable Architectures for Scalable Image
Recognition, arXiv:1707.07012.
!  moduleアーキテクチャをRNNで最適化
30
!  ⼤枠のアーキテクチャは決まっている
•  (ReducJon cell + Normal cell × N) × K
!  ReducJon cell：feature mapをダウンサンプル
!  利⽤可能な要素は下記

!  できたmodule
!  Sep多い
31

!  結果
!  Mult-addとのトレードオフは良いが実速は？
32

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
33

Pruning
!  異なるレベルのpruning
⁃  重みレベル
⁃  カーネルレベル
⁃  チャネル（フィルタ）レベル
⁃  レイヤレベル
34
Structured
（⾼速化しやすい
最適化しづらい）

Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with
Pruning, Trained Quantization and Huﬀman Coding, ICLRʼ16
!  重みレベルのpruning
35
•  通常通り重みを訓練
•  しきい値以下の重みをprune（0にする）
•  0の重みはそのままにﬁne-tuneする

36
•  ⾮ゼロ要素を7.5%にまで削減
•  但し、ほとんどFC層
↑モダンなモデル (ResNet~) はglobal average poolingを使うので
ここまでパラメータの多いFC層がない

（余談）Global average pooling
!  Network In Network, ICLRʻ14. で提案された
!  Feature mapサイズの average pooling
!  オリジナルの論⽂では N をクラス数にすることで、
global average poolingの出⼒がそのままprediction結果となる
⁃  その後の使われ⽅としては、後段に出⼒がクラス数のFC層を使う
!  何れにせよ、パラメータ数の多いFC層が不要
37
W
H
N
N
1
1

!  んで早くなるの？
⁃  早くなる、FCはね！
（←cuSPARSE等のsparse⾏列演算ライブラリを利⽤）
!  Sparseな重みのconvolutionは？
38

Pruning Filters for Eﬃcient ConvNets, ICLRʼ17.
!  チャネルレベルのpruning
!  チャネル毎に、畳込みパラメータのL1ノルムが⼩さいものからprune
!  精度を保ったままpruningすると、計算量で10%台の削減
39


チャネル毎に⼊⼒を平均0分散1に正規化、γとβでscale & shit
Learning Eﬃcient Convolutional Networks through
Network Slimming, ICCV'17.
!  各チャネルの出⼒をscalingする変数 γ を導⼊、Σi|γi| をロスとして学習
⁃  γ はbatch normalizationに導⼊する（というか最初からある）
⁃  Batch normalizationの正規化が必須
!  学習後、γi が⼩さいチャネルiを削除し、ﬁne-tune
40
チャネルi
Batch
normalizaJon

Learning Eﬃcient Convolutional Networks through
Network Slimming, ICCV'17.
!  正則化の効果により、pruning後に精度も上がる！
!  感想
⁃  学習した後にpruningするより筋が良い
⁃  シンプル＆Batch normalizationで実現するの、素敵
⁃  SOTA精度のモデルをベースにして検証して欲しい
⁃  ResNetのようなskip connectionがあるとややこしい
41

L0ではなくLasso
に緩和して解く
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural
Networks, ICCVʼ17.
!  あるfeature mapのチャネルについて、次のレイヤのfeature mapを
なるべく復元できるようなチャネルを選択し、残りを削除
!  VGG：5倍速, 精度0.3%↓、ResNet：2倍速, 精度1.4%↓
42

ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural
Network Compression, ICCVʼ17.
!  チャネルレベルのPruning
!  前のやつとアプローチは同じ、次のレイヤのfeature mapに誤差を発⽣
させないﬁlterを削除する
!  実際のforwardした結果から特定のフィルタを削除した際の誤差を計算
!  フィルタの削除はGreedyに⾏う、削除した後に、残ったフィルタを個々
にスケーリングして、誤差を軽減（linear regressionとして解ける）
!  最後にﬁne-tune
43

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
44

Quantization
!  重みを量⼦化することでモデルのメモリを削減
⁃  半精度を利⽤するとかでなければソフト的には⾼速化ではない
（デモサイト等でのモデルのダウンロード速度は早くなるが）
!  量⼦化の種類
⁃  Scalar quantization（各次元毎に量⼦化
•  Binary
•  Uniform（centroidが⼀定間隔
•  Adaptive（centroidの間隔をkmeans等で学習
⁃  Product quantization（ベクトルを分割して個別に量⼦化
⁃  Residual quantization（量⼦化→残差を量⼦化
⁃  Hierarchical quantization（量⼦化→残差を量⼦化
⁃  Vector quantization
!  量⼦化効率（centroid数 vs 量⼦化誤差）
⁃  binary < scalar < product < residual, hierarchical < vector
45
違いは後段の量⼦化コードブ
ックが単⼀かどうか

Quantization
!  重みを量⼦化することでモデルのメモリを削減
⁃  半精度を利⽤するとかでなければソフト的には⾼速化ではない
（デモサイト等でのモデルのダウンロード速度は早くなるが）
!  量⼦化の種類
⁃  Scalar quantization（各次元毎に量⼦化
•  Binary
•  Uniform（centroidが⼀定間隔
•  Adaptive（centroidの間隔をkmeans等で学習
⁃  Product quantization（ベクトルを分割して個別に量⼦化
⁃  Residual quantization（量⼦化→残差を量⼦化
⁃  Hierarchical quantization（量⼦化→残差を量⼦化
⁃  Vector quantization
!  量⼦化効率（centroid数 vs 量⼦化誤差）
⁃  binary < scalar < product < residual, hierarchical < vector
46
Deep learningの
コンテキストでは
あまりない

!  （再掲）
47
今度はココ

!  0でない重みをadaptive scalar quantization
!  重みを量⼦化した状態のままﬁne-tuneできる！！
48

49
重みのIDを
ハフマン符号化
⾮ゼロ要素間のgapを
ハフマン符号化
!  VGG16が552MB → 11.3MB
⁃  伸張に時間は必要そう

Binary neural networks
!  神資料があるのでまとめだけ…
⁃  https://www.slideshare.net/kentotajiri/ss-77136469
50
•  ⼊⼒も重みもバイナリ化すること
で⾼速化が可能
•  ソフト的にも実装が可能
•  サポートしているメジャーな
フレームワークがない
•  精度がまだ低い

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
51

Distilling the Knowledge in a Neural Network, NIPSʼ14
Deep Learning Workshop.
!  アンサンブルモデルや⼤きなモデルから、⼩さなモデルへの
knowledge transfer
⁃  精度を保ちながら⼩さなモデルを学習
52
1. アンサンブルモデル
や⼤きなモデルを学習
2. 学習済みモデルを利⽤して
⼩さなモデルを学習

Distilling the Knowledge in a Neural Network, NIPSʼ14 Deep
Learning Workshop.
53
……
学習画像
学習済みモデル
学習するモデル
…
正解ラベル
（ハード
ターゲット）
通常T = 1のsotmaxのTを⼤きくした
ソフトターゲットを利⽤
…
ソフトターゲット
ソフト
ターゲット
ハード
ターゲット
正解ラベルと
学習モデル出⼒の
両⽅を利⽤
推論時はT=1とする（argmaxは同じだが…

Distilling the Knowledge in a Neural Network, NIPSʼ14
Deep Learning Workshop.
!  同⼀モデルでも、アンサンブルから学習したほうが良かったり
!  ソフトターゲットだと⼩数のデータで効率的に学習できたりする
54

!  Factorization
!  Pruning
!  Quantization
!  Distillation
55

BranchyNet: Fast Inference via Early Exiting from Deep
Neural Networks, ICPRʼ16.
!  ネットワークの途中からラベル推定する分岐を作成
!  そのsoft-maxのエントロピーを信頼値として
閾値以上の場合にExitする
!  学習時のロスは、全てのExitのロスの重み付き和
（重みが最後が1で途中が0.3というHeuristic…）
56

BranchyNet: Fast Inference via Early Exiting from Deep
Neural Networks, ICPRʼ16.
!  Exitする閾値を幾つか変えて実験（←MNIST、→CIFAR-10）
!  層の途中にもロスが⼊っている影響か、
ベースよりも精度が上がっている
57

Spatially Adaptive Computation Time for Residual
Networks, CVPRʼ17.
!  各層のhalting scoreの合計が1を超えるとその層までの結果を出⼒
58
計算量に関するロス
を追加

Spatially Adaptive Computation Time for Residual
Networks, CVPRʼ17.
!  空間（feature map）レベルに拡張
59
SACT＝空間レベル
ACT＝res blockレベル

Adaptive Neural Networks for Eﬃcient Inference,
ICMLʼ17.
60

Adaptive Feeding: Achieving Fast and Accurate Detections
by Adaptively Combining Object Detectors, ICCVʼ17.
!  SSD300, SSD500, R-FCNといった異なる精度・計算量のDetectorのう
ち、どれに画像を⼊⼒するかを判定する識別器（SVM）を学習
!  適切なDetectorにFeed→平均的な精度・計算量トレードオフを改善
!  識別器の学習は各画像について実際に各Detectorに検出させ、その
average precisionの⾼い⽅を正解ラベルとする
61

まとめ
!  フレームワークより上のレイヤで意味があるのは
⁃  Factorization
⁃  Eﬃcient microarchitecture (module)
⁃  Pruning
•  チャネルレベル（、レイヤレベル）
⁃  Quantization
•  半精度（、バイナリ）
⁃  Distillation
⁃  Early termination
!  精度重視のモデルで学習し、効率的なmoduleにdistillationし、
pruningし、バイナリ化し、early terminationする
→ Eﬃcient module + distillation + channel-level pruning
62

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