論文の概要: DUET: A Tuning-Free Device-Cloud Collaborative Parameters Generation Framework for Efficient Device Model Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05227v5
• Date: Sun, 01 Dec 2024 16:50:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:45.874722
• Title: DUET: A Tuning-Free Device-Cloud Collaborative Parameters Generation Framework for Efficient Device Model Generalization
• Title（参考訳）: DUET: 効率的なデバイスモデル一般化のためのチューニング不要なデバイスクラウド協調パラメータ生成フレームワーク
• Authors: Zheqi Lv, Wenqiao Zhang, Shengyu Zhang, Kun Kuang, Feng Wang, Yongwei Wang, Zhengyu Chen, Tao Shen, Hongxia Yang, Beng Chin Ooi, Fei Wu,
• Abstract要約: デバイスモデル一般化(Device Model Generalization, DMG)は、デバイス上での機械学習アプリケーションにおいて、実用的ながら実証されていない研究トピックである。 本稿では,Device-cloUdコラボレーティブパラメトリクスフレームワークDUETを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.27399823422665
• License:
• Abstract: Device Model Generalization (DMG) is a practical yet under-investigated research topic for on-device machine learning applications. It aims to improve the generalization ability of pre-trained models when deployed on resource-constrained devices, such as improving the performance of pre-trained cloud models on smart mobiles. While quite a lot of works have investigated the data distribution shift across clouds and devices, most of them focus on model fine-tuning on personalized data for individual devices to facilitate DMG. Despite their promising, these approaches require on-device re-training, which is practically infeasible due to the overfitting problem and high time delay when performing gradient calculation on real-time data. In this paper, we argue that the computational cost brought by fine-tuning can be rather unnecessary. We consequently present a novel perspective to improving DMG without increasing computational cost, i.e., device-specific parameter generation which directly maps data distribution to parameters. Specifically, we propose an efficient Device-cloUd collaborative parametErs generaTion framework DUET. DUET is deployed on a powerful cloud server that only requires the low cost of forwarding propagation and low time delay of data transmission between the device and the cloud. By doing so, DUET can rehearse the device-specific model weight realizations conditioned on the personalized real-time data for an individual device. Importantly, our DUET elegantly connects the cloud and device as a 'duet' collaboration, frees the DMG from fine-tuning, and enables a faster and more accurate DMG paradigm. We conduct an extensive experimental study of DUET on three public datasets, and the experimental results confirm our framework's effectiveness and generalisability for different DMG tasks.
• Abstract（参考訳）: デバイスモデル一般化(Device Model Generalization, DMG)は、デバイス上での機械学習アプリケーションにおいて、実用的ながら実証されていない研究トピックである。 リソース制約のあるデバイスにデプロイされた場合、スマートモバイル上での事前トレーニングされたクラウドモデルのパフォーマンス向上など、事前トレーニングされたモデルの一般化能力を向上することを目的としている。 クラウドやデバイス間のデータ分散のシフトについて、多くの研究がなされているが、そのほとんどはDMGを促進するために、個別のデバイスのためのパーソナライズされたデータに基づく微調整をモデル化することに焦点を当てている。 これらのアプローチは期待されているにもかかわらず、デバイス上でのトレーニングが必要であり、リアルタイムデータ上で勾配計算を行う場合、オーバーフィッティング問題と高速遅延のために事実上実現不可能である。 本稿では, 微調整による計算コストは, かなり不必要である,と論じる。 その結果、計算コストを増大させることなくDMGを改善する新しい視点、すなわち、データ分布を直接パラメータにマッピングするデバイス固有のパラメータ生成を提示する。 具体的には、効率的なDevice-cloUdコラボレーティブパラメトリクス(ParametErs generaTion framework DUET)を提案する。 DUETは強力なクラウドサーバ上にデプロイされ、転送の転送コストが低く、デバイスとクラウド間のデータ転送の遅延が低くなるだけである。 これにより、DUETは、個別のデバイスに対してパーソナライズされたリアルタイムデータに基づいて、デバイス固有のモデルウェイト実現をリハーサルすることができる。 重要なことは、私たちのDUETはクラウドとデバイスを「デュエット」のコラボレーションとしてエレガントに接続し、DMGを微調整から解放し、より高速で正確なDMGパラダイムを可能にします。 3つの公開データセット上でDUETの広範な実験を行い、実験結果により、異なるDMGタスクに対する我々のフレームワークの有効性と一般化性を確認した。

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