論文の概要: A Survey on Green Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05193v2
• Date: Wed, 10 Nov 2021 02:28:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-11 12:06:04.087483
• Title: A Survey on Green Deep Learning
• Title（参考訳）: グリーン深層学習に関する調査研究
• Authors: Jingjing Xu, Wangchunshu Zhou, Zhiyi Fu, Hao Zhou, Lei Li
• Abstract要約: 本稿では,グリーンディープラーニング技術の発展を体系的にレビューすることに焦点を当てる。 提案手法は,(1)コンパクトネットワーク,(2)エネルギー効率のトレーニング戦略,(3)エネルギー効率の推論アプローチ,(4)データ利用率の4つのカテゴリに分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.71572024291251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, larger and deeper models are springing up and continuously pushing state-of-the-art (SOTA) results across various fields like natural language processing (NLP) and computer vision (CV). However, despite promising results, it needs to be noted that the computations required by SOTA models have been increased at an exponential rate. Massive computations not only have a surprisingly large carbon footprint but also have negative effects on research inclusiveness and deployment on real-world applications. Green deep learning is an increasingly hot research field that appeals to researchers to pay attention to energy usage and carbon emission during model training and inference. The target is to yield novel results with lightweight and efficient technologies. Many technologies can be used to achieve this goal, like model compression and knowledge distillation. This paper focuses on presenting a systematic review of the development of Green deep learning technologies. We classify these approaches into four categories: (1) compact networks, (2) energy-efficient training strategies, (3) energy-efficient inference approaches, and (4) efficient data usage. For each category, we discuss the progress that has been achieved and the unresolved challenges.
• Abstract（参考訳）: 近年では、自然言語処理(NLP)やコンピュータビジョン(CV)など、さまざまな分野において、大規模でより深いモデルが立ち上がり、SOTA(State-of-the-art)の結果を継続的に押し進めている。 しかし、有望な結果にもかかわらず、SOTAモデルに必要な計算が指数的に増加したことに注意する必要がある。 大規模な計算は驚くほど大きなカーボンフットプリントを持つだけでなく、研究の包括性や実世界のアプリケーションへのデプロイに悪影響を及ぼす。 グリーンディープラーニングはますますホットな研究分野であり、モデルトレーニングと推論の間、研究者はエネルギー使用量や二酸化炭素排出量に注意を払うように求めている。 目標は、軽量で効率的な技術で新しい結果を得ることだ。 モデル圧縮や知識蒸留など、多くの技術がこの目標を達成するために利用できる。 本稿では,グリーン深層学習技術の開発に関する体系的レビューについて述べる。 これらのアプローチは,(1)コンパクトネットワーク,(2)エネルギー効率のトレーニング戦略,(3)エネルギー効率の推論アプローチ,(4)データ利用率の4つのカテゴリに分類される。 それぞれのカテゴリについて,達成された進歩と未解決の課題について論じる。

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