InfoBatch:无损训练加速的无偏动态数据剪枝方法

1. 研究背景与动机

近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展。然而,大多数先进方法都需要在超大规模数据集上进行训练,这对计算资源有限的研究人员来说是一个巨大挑战。因此,如何减少大规模数据集的训练成本变得迫在眉睫。

现有的一些解决方案包括:

1. 数据集蒸馏和核心集选择:合成或选择信息量大的小数据集,但这些方法本身也需要额外成本,且难以实现无损性能。
2. 加权采样:提高某些样本的采样频率,但加速效果对模型和数据集敏感。
3. 大批量训练:如LARS和LAMB方法,但需要更多计算单元,总训练成本并未减少。
4. 静态剪枝:在训练前估算样本得分并剪除不重要样本,但需要多次试验才能准确估计得分,开销较大。
5. 动态剪枝:在训练过程中基于容易获得的分数(如损失值)动态剪枝样本,但仍存在梯度期望偏差问题。

针对现有方法的局限性,研究者提出了InfoBatch框架,旨在通过无偏动态数据剪枝实现无损训练加速。

2. InfoBatch方法概述

InfoBatch的核心思想是在保持原始数据集和剪枝后数据集的预期总更新相同的基础上进行数据剪枝。具体来说,InfoBatch包含以下关键步骤:

1. 软剪枝:在每个epoch中,随机剪枝一定比例的小分数(即学习良好的)样本。
2. 期望重缩放:对剩余的小分数样本进行梯度放大,以保持与原始数据集大致相同的梯度期望。
3. 分数更新:使用样本的损失值作为其分数,并在每个epoch后更新。
4. 退火策略:在训练的最后几个epoch使用全数据集,以进一步减少剩余的梯度期望偏差。

与之前的方法相比,InfoBatch具有以下优势:

• 减少了优化过程中的梯度期望偏差
• 提高了性能稳定性并减少收敛过程中的方差
• 时间复杂度为O(1),比之前的O(logN)动态剪枝方法更高效
• 与各种深度学习任务兼容

3. 理论分析

InfoBatch的理论基础可以从经验风险最小化的角度来解释。假设所有样本z来自连续分布ρ(z),训练目标可以表示为:

arg min E[L(z, θ)] = ∫ L(z, θ)ρ(z)dz
θ∈Θ z∈D

应用提出的剪枝策略后,我们根据归一化的(1-Pt(z))ρ(z)对z进行采样。通过对每个样本z的损失进行因子γt(z) = 1/(1-Pt(z))的重缩放,在St上的训练目标变为:

arg min 1/ct E[γt(z)L(z, θ)] = arg min 1/ct ∫ L(z, θ)ρ(z)dz
θ∈Θ z∈St θ∈Θ

其中ct是一个常数。这表明,在St上使用重缩放因子γt(z)进行训练可以达到与在原始数据集上训练类似的结果。

4. 实验结果

InfoBatch在多个数据集和任务上进行了广泛的实验,包括CIFAR-10/100、ImageNet-1K. ��ADE20K等分类任务,以及语义分割和视觉预训练任务。主要结果如下:✅

1. 在CIFAR-10和CIFAR-100上,InfoBatch在不同剪枝比例下都优于现有方法:

• 30%剪枝比例:InfoBatch在两个数据集上都实现了无损性能
• 随着剪枝比例增加,InfoBatch与其他方法的性能差距进一步扩大

1. 在ImageNet-1K上,InfoBatch实现了40%的总体成本节省,同时保持无损性能
2. 在ADE20K语义分割任务上,InfoBatch也节省了40%的总体成本
3. 对于MAE预训练和扩散模型,InfoBatch分别节省了24.8%和27%的成本
4. 在LLaMA指令微调任务中,结合最近的核心集选择方法(DQ),InfoBatch实现了10倍的加速

这些结果表明,InfoBatch作为一个即插即用且与架构无关的框架,能够在各种任务和模型架构上实现无损训练加速,有效缓解了超大规模数据集训练的巨大计算成本问题。

5. 结论与展望

InfoBatch提出了一种新颖的无偏动态数据剪枝框架,通过软剪枝和期望重缩放等技术,实现了在保持训练性能的同时显著减少总体训练成本。这项工作为大规模模型训练的数据效率方面开辟了新的研究方向,有望推动更多关于如何提高深度学习训练效率的探索。

未来的研究方向可能包括:

1. 将InfoBatch应用于更多领域和任务,如自然语言处理、强化学习等
2. 探索InfoBatch与其他训练加速技术(如量化、蒸馏等)的结合
3. 进一步优化InfoBatch的超参数选择和自适应策略
4. 研究InfoBatch在更大规模模型和数据集上的表现

总的来说,InfoBatch为解决深度学习中的数据效率问题提供了一个有前景的方向,有望在未来推动大规模AI模型的更高效训练和更广泛应用。

参考文献:
[1] Qin, Z. , Wang, K., Zheng, Z., et al. (2024). InfoBatch: Lossless Training Speed Up by Unbiased Dynamic Data Pruning. ICLR 2024.✅