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NVIDIA GeForce進入發燒排行的影片

使用過濾器修剪法和稀疏張量核心加速卷積神經網路

為了解決NVIDIA GeForce的問題，作者魏宏軒 這樣論述：

卷積神經網路在機器學習領域中的電腦視覺相關應用是一項十分進步的科技且在準確率有良好的表現。為了達到更好的準確率，卷積神經網路模型中的參數數量快速增加。因此模型用於訓練和預測的時間和使用記憶體空間皆增加，導致縮小模型和增進預測時間兩項皆成為卷積神經網路的關鍵議題。本論文著重於運用過濾器修剪法和 NVIDIA 的稀疏張量核心來優化問題的解決方法。過濾器修剪是一種模型壓縮的技術，它評估卷積神經網路模型中所有過濾器重要性並修剪其中不重要的部分。Nvidia 的稀疏張量核心是一種用於卷積神經計算的 NVIDIA Ampere 圖形處理器架構中的特殊硬體，它能加速符合二比四格式的矩陣乘法。本論文提出卷積

神經網路的混合修剪法。混合修剪法結合過濾器修剪法以及二比四修剪法。我們使用過濾器修剪法來減小模型大小。接著我們使用二比四修剪法讓模型可以運行於稀疏張量核心以加速。在我們的混合修剪法中，我們提出了兩個混合指標來決定修剪的過濾器。我們的混合指標同時考慮過濾器修剪法以及二比四修剪法並保留下較為重要的過濾器而讓模型比起傳統的過濾器修剪法有更高的準確率。我們的實驗執行混合修剪法在應用於 MNIST, SVHN, CIFAR-10 資料集的 AlexNet 模型上。從實驗的結果中我們發現混合指標比起傳統的輸入一級正規化指標和輸出一級正規化指標都更能使模型達到更好的正確性。當我們修剪掉百分之四十的過濾器後，

混合修剪法得到的模型其準確率在這三個資料集上比起使用傳統的輸入一級正規化指標和輸出一級正規化指標還要高出百分之二點八到三點三， 百分之二點九到三點五和百分之二點五到二點七。我們的實驗也測量修剪後模型的預測時間。除此之外，我們的實驗比較混合修剪髮以及過濾器修剪法它們修剪後的模型，發現我們的模型速度是傳統過濾器修剪法的模型的速度的一點三倍且有相近的準確率。