論文の概要: Continual Learning at the Edge: Real-Time Training on Smartphone Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13127v1
• Date: Mon, 24 May 2021 12:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 16:42:34.789279
• Title: Continual Learning at the Edge: Real-Time Training on Smartphone Devices
• Title（参考訳）: エッジでの継続的な学習:スマートフォンデバイスでのリアルタイムトレーニング
• Authors: Lorenzo Pellegrini, Vincenzo Lomonaco, Gabriele Graffieti, Davide Maltoni
• Abstract要約: 本稿では,デバイス上でリアルタイムなパーソナライズを実現するために,ネイティブなAndroidアプリケーション上でのハイブリッド学習戦略(AR1*)の実装と展開について述べる。 我々のベンチマークはCORe50データセットの拡張に基づいており、ソリューションの有効性と有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.250227901473952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On-device training for personalized learning is a challenging research problem. Being able to quickly adapt deep prediction models at the edge is necessary to better suit personal user needs. However, adaptation on the edge poses some questions on both the efficiency and sustainability of the learning process and on the ability to work under shifting data distributions. Indeed, naively fine-tuning a prediction model only on the newly available data results in catastrophic forgetting, a sudden erasure of previously acquired knowledge. In this paper, we detail the implementation and deployment of a hybrid continual learning strategy (AR1*) on a native Android application for real-time on-device personalization without forgetting. Our benchmark, based on an extension of the CORe50 dataset, shows the efficiency and effectiveness of our solution.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた学習のためのオンデバイストレーニングは、難しい研究課題である。 個人ユーザのニーズに合うように、エッジの深い予測モデルに迅速に適応できることが不可欠です。 しかし、エッジへの適応は、学習プロセスの効率性と持続可能性、およびシフトするデータ分布の下での作業能力にいくつかの疑問をもたらす。 実際、新しく入手可能なデータのみに予測モデルを微調整すると、それまでの知識の突然の消去である壊滅的な忘れることになる。 本稿では,リアルタイムのデバイス上でのパーソナライゼーションを実現するために,ネイティブandroidアプリケーション上でar1*(hybrid continual learning strategy)の実装と展開について詳述する。 我々のベンチマークはCORe50データセットの拡張に基づいており、ソリューションの有効性と有効性を示している。

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