論文の概要: $\Delta$-Networks for Efficient Model Patching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14772v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 16:39:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 17:43:12.636368
• Title: $\Delta$-Networks for Efficient Model Patching
• Title（参考訳）: 効率的なモデルパッチングのための$\delta$-networks
• Authors: Chaitanya Devaguptapu, Samarth Sinha, K J Joseph, Vineeth N Balasubramanian, Animesh Garg
• Abstract要約: 大規模なデータセットに事前トレーニングされたモデルはしばしば、時間とともにやってくる新しいタスクやデータセットをサポートするように微調整される。 モデルコピーを格納することなく、ニューラルネットワークモデルを効率よく微調整するための$Delta$-Patchingを提案する。 我々の実験によると、$Delta$-Networksは、トレーニングされるパラメータのごく一部しか必要とせず、初期のモデルパッチ作業より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.510263782902335
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Models pre-trained on large-scale datasets are often finetuned to support newer tasks and datasets that arrive over time. This process necessitates storing copies of the model over time for each task that the pre-trained model is finetuned to. Building on top of recent model patching work, we propose $\Delta$-Patching for finetuning neural network models in an efficient manner, without the need to store model copies. We propose a simple and lightweight method called $\Delta$-Networks to achieve this objective. Our comprehensive experiments across setting and architecture variants show that $\Delta$-Networks outperform earlier model patching work while only requiring a fraction of parameters to be trained. We also show that this approach can be used for other problem settings such as transfer learning and zero-shot domain adaptation, as well as other tasks such as detection and segmentation.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットに事前トレーニングされたモデルはしばしば、時間とともにやってくる新しいタスクやデータセットをサポートするように微調整される。 このプロセスは、事前訓練されたモデルが微調整された各タスクに対して、時間とともにモデルのコピーを保存する必要がある。 最近のモデルパッチ作業に基づいて、モデルのコピーを保存することなく、効率的にニューラルネットワークモデルを微調整するための$\delta$-patchingを提案する。 この目的を達成するために,$\Delta$-Networksと呼ばれるシンプルで軽量な手法を提案する。 設定とアーキテクチャのバリエーションに関する包括的な実験によると、$\Delta$-Networksは、トレーニングされるパラメータのごく一部だけを必要としながら、以前のモデルパッチ処理よりも優れている。 また、この手法は、転送学習やゼロショットドメイン適応といった他の問題設定や、検出やセグメンテーションといった他のタスクにも適用可能であることを示す。

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