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ICML 2019 | 腾讯AI Lab入选论文详解:从协同通道剪枝到多智能体强化学习

腾讯云 2019年07月08日 浏览231

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摘要:

感谢阅读腾讯AI Lab微信号第73篇文章。本文将分组介绍2019年第三十六届机器学习国际会议(ICML)中腾讯AI Lab的6篇入选论文。


国际机器学习会议(ICML)是世界上最重要的人工智能会议之一,该会议主要致力于推动机器学习相关技术的发展和交流。在每年的 ICML 上,我们都能看到与机器学习密切相关的各个方面的前沿研究,其中既有在各个机器学习分支上的最新进展,也有机器学习技术在不同领域的全新应用。


ICML 2019 (第36 届国际机器学习会议)于当地时间 6 月9 日 - 15 日在加利福尼亚州长滩举办,今年大会共收到 3424 篇论文投稿,其中 774 篇被接收(接收率为22.6%)。


这是腾讯AI Lab 第三次参加此顶级会议,今年共六篇论文入选,涉及神经网络压缩、小样本学习和强化学习等多个研究方向。去年文章的信息见这里。下面将介绍今年这些论文以及其中新提出的算法和见解:


1.基于协同通道剪枝的深度神经网络压缩

Collaborative Channel Pruning for Deep Networks


论文地址:

http://proceedings.mlr.press/v97/peng19c/peng19c.pdf


本文由腾讯AI Lab主导,与中国科学院深圳先进技术研究院合作完成。深度神经网络在多个应用领域中都取得了巨大成功,但是深度神经网络也具有高昂的计算成本,这限制了其在更多场景中的应用,比如移动设备。


本文提出了一种名为“协同通道剪枝”的模型压缩算法,可以在精度几乎无损的前提下有效降低模型的计算开销,其具体做法是通过量化分析各个通道对损失函数的联合影响来决定卷积层中各个通道的保留与否。然后再将通道选择的过程建模为一个有约束的0-1 二次优化问题。本文还为该问题中所用到的Hessian 矩阵提出了一种高效的近似算法。


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