Introduction

• 作者提出了一种新的 structural pruning 方法 LayerDrop，通过在训练时随机丢弃 Transformer block 来稳定模型训练过程 (有利于训练更深的模型)，并且在推理时直接丢弃掉一些层来加快推理速度，这种推理加速方法无需进行额外的微调，并且不会损失过多的模型精度

Training Transformers with Random Structured Pruning

Randomly Dropping Structures at Training Time

• 作者提出在训练时使用 LayerDrop (类似于 dropout) 随机丢弃 Transformer block. 这可以看作是一种正则化方法，提高模型泛化性，并且还使得推理时可以随机裁剪掉一些层来加速推理速度

Pruning at Inference Time

• Selecting Layers to Prune. 使用 LayerDrop 进行训练可以让模型在推理时对以 Transformer block 为单位的结构化剪枝更加鲁棒，下面作者给出了 3 种推理时的结构化剪枝策略，即直接丢弃掉一些层而无需进行额外的微调。实验表明，Every Other strategy 就可以在许多任务和设置下取得不错的效果，而 Search on Valid 和 Data Driven Pruning 只能带来 marginal gains.
  • Every Other: 等间隔裁剪。假如裁剪率为 $p$，则裁剪所有深度为 $d$ ($d\text{ mod }\lfloor \frac{1}{p}\rfloor =0$) 的层
  • Search on Valid: 把要裁剪的层当作超参，用验证集去搜索最佳裁剪策略，但这种方法计算量很大并且容易对验证集过拟合
  • Data Driven Pruning: 直接在训练时学得每个 block 的 drop rate. 具体而言，作者将 block 输出的激活值经过非线性函数和 softmax 后得到 $p_d$，并且约束所有层的 $p_d$ 均值为预设的裁剪率 $p$. 推理时选择 top-k highest scoring layers 进行前向传播即可
• Setting the drop rate for optimal pruning. 假如想裁剪 $r$ 层，则训练时的最优 drop rate $p$ (类似于 dropout 里的 dropout ratio) 为
  作者在实验中设置 $p=0.2$，并且当推理速度要求特别高时作者推荐使用 $p=0.5$

Experiments

Main Results

Ablation Study

References

• Fan, Angela, Edouard Grave, and Armand Joulin. “Reducing transformer depth on demand with structured dropout.” (ICLR, 2020).
• code: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/layerdrop