論文の概要: Neural Network Retraining for Model Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14203v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 13:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:08:52.804395
• Title: Neural Network Retraining for Model Serving
• Title（参考訳）: モデル提供のためのニューラルネットワークリトレーニング
• Authors: Diego Klabjan, Xiaofeng Zhu
• Abstract要約: 我々は、推論における新しいデータの継続的な流れに対応するために、ニューラルネットワークモデルの漸進的(再)トレーニングを提案する。 破滅的な再トレーニングと効率的な再トレーニングの2つの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.857847595096025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose incremental (re)training of a neural network model to cope with a continuous flow of new data in inference during model serving. As such, this is a life-long learning process. We address two challenges of life-long retraining: catastrophic forgetting and efficient retraining. If we combine all past and new data it can easily become intractable to retrain the neural network model. On the other hand, if the model is retrained using only new data, it can easily suffer catastrophic forgetting and thus it is paramount to strike the right balance. Moreover, if we retrain all weights of the model every time new data is collected, retraining tends to require too many computing resources. To solve these two issues, we propose a novel retraining model that can select important samples and important weights utilizing multi-armed bandits. To further address forgetting, we propose a new regularization term focusing on synapse and neuron importance. We analyze multiple datasets to document the outcome of the proposed retraining methods. Various experiments demonstrate that our retraining methodologies mitigate the catastrophic forgetting problem while boosting model performance.
• Abstract（参考訳）: モデル提供中の推論における新しいデータの継続的な流れに対処するニューラルネットワークモデルの漸進的(再)学習を提案する。 そのため、これは生涯にわたる学習プロセスである。 破滅的な再トレーニングと効率的な再トレーニングの2つの課題に対処する。 すべての過去のデータと新しいデータを組み合わせれば、ニューラルネットワークモデルを再トレーニングするのも容易になります。 一方で、モデルが新しいデータのみを使用して再トレーニングされた場合、破滅的な忘れがちとなり、適切なバランスをとることが最重要となる。 さらに、新しいデータが収集されるたびにモデルのすべての重みをリトレーニングする場合、再トレーニングには計算リソースが多すぎる傾向があります。 この2つの問題を解決するために,多腕バンディットを用いた重要なサンプルと重みを選択できる新しいトレーニングモデルを提案する。 さらに,シナプスとニューロンの重要性に着目した新しい正規化用語を提案する。 提案手法の結果を示すために,複数のデータセットを分析した。 種々の実験により, モデル性能を向上しながら, 破滅的な忘れ込みを軽減できることが示されている。

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