ICLR2019最佳论文！神经网络子网络压缩10倍，精确度保持不变 | MIT出品
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铜灵 发自 凹非寺
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在大洋彼岸的新奥尔良，正在举行一年一度的机器学习顶会：ICLR 2019。
今年，ICLR19共收到了1578篇投稿，较去年增长60%。在这1600篇论文中，MIT的“彩票假设”理论从中脱颖而出，其论文斩获今年的最佳论文。
这是项什么研究？
研究人员证明，将神经网络包含的子网络缩小至原来的十分之一，依旧不会影响训练精度，甚至于，压缩后的模型可能比原神经网络更快！
来看看今年的研究新风向。
彩票假设
这篇获奖论文名为The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks，提出了一种叫作“彩票假设”（lottery ticket hypothesis）的缩小方法。
此前，神经网络的剪枝技术能将网络的参数减少到90%，但此方法的弊端也很明显，即剪枝架构一开始的训练就相当困难。
MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员表示，与其在后期修修剪剪，何必不在一开始就创建一个尺寸合适的网络呢？
他们将传统的深度学习方法比作乐透，训练大型神经网络就像在通过盲目随机选号中奖，而这种新的方法不采用这种大海捞针的方式，想在一开始就拿到最后中奖的号码。
于是乎，“彩票假设”问世。
他们发现，传统的剪枝技术会在神经网络子网络处动刀，让初始化后的子网络能够进行有效训练。
密集、随机初始化的前馈神经网络包含一些子网络，也就是中奖号码，当对其单独进行训练时，这些子网络能够在相似迭代次数中达到与原始网络比肩的准确率。
问题来了，如何找到这个中奖号码呢？总共分为四步：
- 随机初始化一个神经网络f(x; θ0)
- 训练这个网络j次，得到网格参数θj
- 修剪θj中p%的参数，创建mask m
- 用θ0重新设置剩余网络，创建中奖号码f(x; m⊙θ0)
在MNIST和CIFAR10数据集上，“中奖彩票”的大小是很多全连接和卷积前馈架构的10%~20%。
△ 上图为当迭代剪枝和再次随机初始化时，Conv-2/4/6 架构的早停迭代、测试和训练准确率
并且，比原始网络的学习速度更快：甚至准确度更高：
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1803.03635
作者团队
这篇论文背后的研究人员只有两位。
一作为MIT的在读博士生Jonathan Frankle，在普林斯顿大学完成计算机科学的本科和研究生学习时，Frankle小哥曾去谷歌、微软、乔治城大学实习，主要研究人工智能、应用密码学和技术政策。
二作Michael Carbin为MIT电子工程和计算机科学的助理教授，此前在微软雷德蒙研究院的研究员，从事大规模深度学习系统的研究，包括优化和应用。
此前，Carbin的数篇论文被ICML19、OOPSLA18、LICS18等机器学习大会接收。
最佳论文×2
今年的ICLR最佳论文共有两篇，除了彩票假设外，还有一篇蒙特利尔大学 MILA 研究所和微软研究院的作品：
Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks，翻译过来就是《有序神经元：将树结构集成到循环神经网络》。
自然语言是一种有层次的结构：小的单元会嵌套在大单元里，比如短语会嵌套在句子中。当较大的单元关闭时，其中的小单元也必须关闭。
虽然标准的LSTM架构可以将不同的神经元在不同的时间阶段追踪信息，但在模型构成层次上差别不大。
在这篇论文中，研究人员提出，通过对神经元进行排序，增加这种归纳偏差，用一个控制输入和遗忘门的向量来确保当给定神经元更新时，跟随它的所有神经元也将按照顺序被更新。
这种全新的循环结构称为有序神经元 LSTM (ON-LSTM)，在语言建模、无监督语法分析、目标语法评估和逻辑推理这四个不同的任务上取得了不错的性能。
论文地址：
https://openreview.net/forum?id=B1l6qiR5F7
传送门
最后，附上ICLR 2019官网地址：
https://iclr.cc/
— 完 —
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