VTrans: Accelerating Transformer Compression with Variational Information Bottleneck based Pruning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Dutta, Oshin, Gupta, Ritvik, Agarwal, Sumeet |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Differential Privacy for Transformer Embeddings of Text with Nonparametric Variational Information Bottleneck
di: Zein, Dina El, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zein, Dina El, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flexible Variational Information Bottleneck: Achieving Diverse Compression with a Single Training
di: Kudo, Sota, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kudo, Sota, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variational Geometric Information Bottleneck: Learning the Shape of Understanding
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
Memory Faults in Activation-sparse Quantized Deep Neural Networks: Analysis and Mitigation using Sharpness-aware Training
di: Malhotra, Akul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malhotra, Akul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variance-Based Pruning for Accelerating and Compressing Trained Networks
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Domain Generalization In Robust Invariant Representation
di: Gupta, Gauri, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gupta, Gauri, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reasoning as Compression: Unifying Budget Forcing via the Conditional Information Bottleneck
di: Massoli, Fabio Valerio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Massoli, Fabio Valerio, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Test-Time Intervention for Concept Bottleneck Models
di: Shen, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Practical GPU Choices for Earth Observation: ResNet-50 Training Throughput on Integrated, Laptop, and Cloud Accelerators
di: Chaturvedi, Ritvik
Pubblicazione: (2025)
di: Chaturvedi, Ritvik
Pubblicazione: (2025)
Blockchain-Enabled Variational Information Bottleneck for Data Extraction Based on Mutual Information in Internet of Vehicles
di: Zhang, Cui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Cui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is the Information Bottleneck Robust Enough? Towards Label-Noise Resistant Information Bottleneck Learning
di: Huang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
RespoDiff: Dual-Module Bottleneck Transformation for Responsible & Faithful T2I Generation
di: Sreelatha, Silpa Vadakkeeveetil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sreelatha, Silpa Vadakkeeveetil, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Distance Metric Learning Model Based On Variational Information Bottleneck
di: Zhang, YaoDan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, YaoDan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses
di: Abdelaleem, Eslam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Abdelaleem, Eslam, et al.
Pubblicazione: (2023)
First 100 days of pandemic; an interplay of pharmaceutical, behavioral and digital interventions -- A study using agent based modeling
di: Gupta, Gauri, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Gauri, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low Power Vision Transformer Accelerator with Hardware-Aware Pruning and Optimized Dataflow
di: Hsiung, Ching-Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsiung, Ching-Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concepts' Information Bottleneck Models
di: Galliamov, Karim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Galliamov, Karim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Comparative Evaluation of Memory Technologies for Synaptic Crossbar Arrays- Part 2: Design Knobs and DNN Accuracy Trends
di: Victor, Jeffry, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Victor, Jeffry, et al.
Pubblicazione: (2024)
GeoIB: Geometry-Aware Information Bottleneck via Statistical-Manifold Compression
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Explainable Temporal Graph Networks based on Graph Information Bottleneck
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seo, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
PACE: Prune-And-Compress Ensemble Models
di: Akkerman, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Akkerman, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Debiasing Graph Representation Learning based on Information Bottleneck
di: Zhang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
QAdaPrune: Adaptive Parameter Pruning For Training Variational Quantum Circuits
di: Kulshrestha, Ankit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kulshrestha, Ankit, et al.
Pubblicazione: (2024)
VNDUQE: Information-Theoretic Novelty Detection using Deep Variational Information Bottleneck
di: Gondkar, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gondkar, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Discrete Curvature Graph Information Bottleneck
di: Fu, Xingcheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Xingcheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pruning for Improved ADC Efficiency in Crossbar-based Analog In-memory Accelerators
di: Ibrayev, Timur, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ibrayev, Timur, et al.
Pubblicazione: (2024)
Long Live The Balance: Information Bottleneck Driven Tree-based Policy Optimization
di: Jiang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
No Free Prune: Information-Theoretic Barriers to Pruning at Initialization
di: Kumar, Tanishq, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Tanishq, et al.
Pubblicazione: (2024)
Refining the Information Bottleneck via Adversarial Information Separation
di: Ning, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ning, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Reasonable Concept Bottleneck Models
di: Kalampalikis, Nektarios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kalampalikis, Nektarios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tight Compression: Compressing CNN Through Fine-Grained Pruning and Weight Permutation for Efficient Implementation
di: Chen, Xizi, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Chen, Xizi, et al.
Pubblicazione: (2021)
Adaptive Pruning with Module Robustness Sensitivity: Balancing Compression and Robustness
di: Bai, Lincen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Lincen, et al.
Pubblicazione: (2024)
SHRP: Specialized Head Routing and Pruning for Efficient Encoder Compression
di: Su, Zeli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Zeli, et al.
Pubblicazione: (2025)
BiPETE: A Bi-Positional Embedding Transformer Encoder for Risk Assessment of Alcohol and Substance Use Disorder with Electronic Health Records
di: Lee, Daniel S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Daniel S., et al.
Pubblicazione: (2025)
MI-to-Mid Distilled Compression (M2M-DC): An Hybrid-Information-Guided-Block Pruning with Progressive Inner Slicing Approach to Model Compression
di: Levine, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levine, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Graph Information Bottleneck
di: Yuan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Aligning Multimodal Representations through an Information Bottleneck
di: Almudévar, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Almudévar, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Optimal Multimodal Information Bottleneck Representations
di: Wu, Qilong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Qilong, et al.
Pubblicazione: (2025)
SAP: Syntactic Attention Pruning for Transformer-based Language Models
di: Lee, Tzu-Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Tzu-Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Differential Privacy for Transformer Embeddings of Text with Nonparametric Variational Information Bottleneck
di: Zein, Dina El, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Flexible Variational Information Bottleneck: Achieving Diverse Compression with a Single Training
di: Kudo, Sota, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Variational Geometric Information Bottleneck: Learning the Shape of Understanding
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025) -
Memory Faults in Activation-sparse Quantized Deep Neural Networks: Analysis and Mitigation using Sharpness-aware Training
di: Malhotra, Akul, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Variance-Based Pruning for Accelerating and Compressing Trained Networks
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)