論文の概要: Exploring System Performance of Continual Learning for Mobile and Embedded Sensing Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13290v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 22:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 07:55:43.782501
• Title: Exploring System Performance of Continual Learning for Mobile and Embedded Sensing Applications
• Title（参考訳）: モバイルおよび組み込みセンシングアプリケーションのための連続学習のシステム性能の検討
• Authors: Young D. Kwon, Jagmohan Chauhan, Abhishek Kumar, Pan Hui, and Cecilia Mascolo
• Abstract要約: 本研究は,3つの主要な連続学習手法の性能を定量化する総合的な実証的研究である。 エッジデバイス上でのエンドツーエンドの継続的学習フレームワークを実装した。 メモリ予算が限られているデバイス上で連続的な学習が実現可能であることを初めて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.334890205028568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual learning approaches help deep neural network models adapt and learn incrementally by trying to solve catastrophic forgetting. However, whether these existing approaches, applied traditionally to image-based tasks, work with the same efficacy to the sequential time series data generated by mobile or embedded sensing systems remains an unanswered question. To address this void, we conduct the first comprehensive empirical study that quantifies the performance of three predominant continual learning schemes (i.e., regularization, replay, and replay with examples) on six datasets from three mobile and embedded sensing applications in a range of scenarios having different learning complexities. More specifically, we implement an end-to-end continual learning framework on edge devices. Then we investigate the generalizability, trade-offs between performance, storage, computational costs, and memory footprint of different continual learning methods. Our findings suggest that replay with exemplars-based schemes such as iCaRL has the best performance trade-offs, even in complex scenarios, at the expense of some storage space (few MBs) for training examples (1% to 5%). We also demonstrate for the first time that it is feasible and practical to run continual learning on-device with a limited memory budget. In particular, the latency on two types of mobile and embedded devices suggests that both incremental learning time (few seconds - 4 minutes) and training time (1 - 75 minutes) across datasets are acceptable, as training could happen on the device when the embedded device is charging thereby ensuring complete data privacy. Finally, we present some guidelines for practitioners who want to apply a continual learning paradigm for mobile sensing tasks.
• Abstract（参考訳）: 継続的な学習アプローチは、破滅的な忘れを解くことによって、ディープニューラルネットワークモデルの適応と漸進的な学習を支援する。 しかし、画像ベースのタスクに伝統的に適用されるこれらの既存のアプローチが、モバイルまたは組み込みセンシングシステムによって生成された時系列データと同じ効果で動作するかどうかは、まだ不明な疑問である。 この空白に対処するために,我々は3つのモバイルおよび組み込みセンシングアプリケーションから得られた6つのデータセットにおける3つの主要な連続学習スキーム(レギュライゼーション,リプレイ,リプレイ)のパフォーマンスを,学習の複雑さが異なるさまざまなシナリオで定量化する,最初の包括的な実証研究を行う。 具体的には、エッジデバイス上でエンドツーエンドの継続的学習フレームワークを実装します。 次に,連続学習法における性能,記憶,計算コスト,メモリフットプリントの一般化性,トレードオフについて検討する。 以上の結果から,iCaRLのような模範的なスキームによるリプレイは,複雑なシナリオであっても,トレーニング例(1%から5%)のストレージスペース(2MB)を犠牲にして,最高のパフォーマンストレードオフを有することが示唆された。 また,メモリ予算が限定されたデバイス上で連続学習を行うことは,実現可能かつ実用的であることを初めて実証した。 特に、2種類のモバイルおよび組み込みデバイスでのレイテンシは、インクリメンタルな学習時間(2秒から4分)とデータセット全体のトレーニング時間(1～75分)の両方が許容されることを示唆している。 最後に,モバイルセンシングタスクに連続学習パラダイムを適用したい実践者に対して,いくつかのガイドラインを提案する。

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