論文の概要: CompOFA: Compound Once-For-All Networks for Faster Multi-Platform Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12642v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 15:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:55:44.113757
• Title: CompOFA: Compound Once-For-All Networks for Faster Multi-Platform Deployment
• Title（参考訳）: CompOFA: より高速なマルチプラットフォームデプロイメントのための複合ネットワーク
• Authors: Manas Sahni, Shreya Varshini, Alind Khare, Alexey Tumanov
• Abstract要約: CompOFAは、精度レイテンシフロンティアに近いモデルに対する検索を制限します。 簡単な実験であっても、トレーニング時間の2倍の短縮とモデル探索/抽出時間の216倍の高速化を実現できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of CNNs in mainstream deployment has necessitated methods to design and train efficient architectures tailored to maximize the accuracy under diverse hardware & latency constraints. To scale these resource-intensive tasks with an increasing number of deployment targets, Once-For-All (OFA) proposed an approach to jointly train several models at once with a constant training cost. However, this cost remains as high as 40-50 GPU days and also suffers from a combinatorial explosion of sub-optimal model configurations. We seek to reduce this search space -- and hence the training budget -- by constraining search to models close to the accuracy-latency Pareto frontier. We incorporate insights of compound relationships between model dimensions to build CompOFA, a design space smaller by several orders of magnitude. Through experiments on ImageNet, we demonstrate that even with simple heuristics we can achieve a 2x reduction in training time and 216x speedup in model search/extraction time compared to the state of the art, without loss of Pareto optimality! We also show that this smaller design space is dense enough to support equally accurate models for a similar diversity of hardware and latency targets, while also reducing the complexity of the training and subsequent extraction algorithms.
• Abstract（参考訳）: メインストリームデプロイメントにおけるcnnの出現は、多様なハードウェアとレイテンシの制約下での精度を最大化するために調整された効率的なアーキテクチャの設計と訓練の方法を必要としている。 これらのリソース集約的なタスクをデプロイ目標数の増加とともにスケールアップするために、Imped-For-All(OFA)は、一定のトレーニングコストで複数のモデルを同時にトレーニングするアプローチを提案した。 しかしながら、このコストは40-50gpu日という高いままであり、サブ最適モデル構成の組合せ的な爆発に苦しむ。 私たちは、精度の低いParetoフロンティアに近いモデルにサーチを制限することで、この検索スペースを減らそうとしています。 モデル次元間の複合関係の洞察を取り入れて、数桁の規模で小さなデザイン空間であるCompOFAを構築する。 imagenetの実験を通じて、単純なヒューリスティックであっても、paretoの最適性を損なうことなく、トレーニング時間の2倍、モデル検索/抽出時間の216倍のスピードアップを達成できることを実証する。 また、この小さな設計空間は、ハードウェアと遅延ターゲットの類似の多様性に対して同等に正確なモデルをサポートするのに十分な密度であり、トレーニングとその後の抽出アルゴリズムの複雑さを低減できることを示す。

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