論文の概要: Benchmarking Test-Time Unsupervised Deep Neural Network Adaptation on Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11295v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 19:10:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 12:44:40.101765
• Title: Benchmarking Test-Time Unsupervised Deep Neural Network Adaptation on Edge Devices
• Title（参考訳）: エッジデバイス上でのテスト時間非教師なしディープニューラルネットワーク適応ベンチマーク
• Authors: Kshitij Bhardwaj, James Diffenderfer, Bhavya Kailkhura, Maya Gokhale
• Abstract要約: エッジへの展開後のディープニューラルネットワーク(DNN)の予測精度は、新しいデータの分布の変化によって、時間とともに低下する可能性がある。 バッチ正規化パラメータを再調整することにより、ノイズデータに対するモデルの予測精度を向上させるため、近年の予測時間非教師なしDNN適応技術が導入されている。 本論文は, 各種エッジデバイスの性能とエネルギーを定量化するために, この種の技術に関する総合的な研究を初めて行ったものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.335535517714703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The prediction accuracy of the deep neural networks (DNNs) after deployment at the edge can suffer with time due to shifts in the distribution of the new data. To improve robustness of DNNs, they must be able to update themselves to enhance their prediction accuracy. This adaptation at the resource-constrained edge is challenging as: (i) new labeled data may not be present; (ii) adaptation needs to be on device as connections to cloud may not be available; and (iii) the process must not only be fast but also memory- and energy-efficient. Recently, lightweight prediction-time unsupervised DNN adaptation techniques have been introduced that improve prediction accuracy of the models for noisy data by re-tuning the batch normalization (BN) parameters. This paper, for the first time, performs a comprehensive measurement study of such techniques to quantify their performance and energy on various edge devices as well as find bottlenecks and propose optimization opportunities. In particular, this study considers CIFAR-10-C image classification dataset with corruptions, three robust DNNs (ResNeXt, Wide-ResNet, ResNet-18), two BN adaptation algorithms (one that updates normalization statistics and the other that also optimizes transformation parameters), and three edge devices (FPGA, Raspberry-Pi, and Nvidia Xavier NX). We find that the approach that only updates the normalization parameters with Wide-ResNet, running on Xavier GPU, to be overall effective in terms of balancing multiple cost metrics. However, the adaptation overhead can still be significant (around 213 ms). The results strongly motivate the need for algorithm-hardware co-design for efficient on-device DNN adaptation.
• Abstract（参考訳）: エッジへのデプロイ後のディープニューラルネットワーク(dnn)の予測精度は、新しいデータの分布の変化によって時間とともに低下する可能性がある。 dnnのロバスト性を改善するためには、自分自身をアップデートして予測精度を高める必要がある。 リソース制約のあるエッジでのこの適応は、次のように難しい。 i) 新しいラベル付きデータが存在しない場合 (ii)クラウドへの接続が利用できない場合、デバイス上への適応が必要である。 (iii)プロセスは高速であるだけでなく、メモリ効率やエネルギー効率も必要である。 近年,バッチ正規化(BN)パラメータを再調整することにより,ノイズデータに対するモデルの予測精度を向上させる軽量な予測時間非教師付きDNN適応手法が導入された。 本稿では,様々なエッジデバイス上での性能とエネルギーを定量化し,ボトルネックを見つけ,最適化の機会を提案する手法について,初めて包括的な計測を行う。 特に,破壊を伴うcifar-10-c画像分類データセット,3つの堅牢なdnn (resnext, wide-resnet, resnet-18),2つのbn適応アルゴリズム (正規化統計の更新と変換パラメータの最適化),3つのエッジデバイス (fpga,raspberry-pi,nvidia xavier nx) について検討した。 Xavier GPU上で動作するWide-ResNetで正規化パラメータだけを更新するアプローチは、複数のコストメトリクスのバランスをとるという点で全体として効果的である。 しかし、適応オーバーヘッド(約213ms)は依然として大きい可能性がある。 その結果,効率的なオンデバイスDNN適応のためのアルゴリズムハードウェア共同設計の必要性が強く示唆された。

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