論文の概要: $\Delta$-Patching: A Framework for Rapid Adaptation of Pre-trained Convolutional Networks without Base Performance Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14772v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 08:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 19:46:17.670252
• Title: $\Delta$-Patching: A Framework for Rapid Adaptation of Pre-trained Convolutional Networks without Base Performance Loss
• Title（参考訳）: $\Delta$-Patching: ベースパフォーマンス損失のない事前トレーニングされた畳み込みネットワークの迅速な適応のためのフレームワーク
• 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で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、効率よく微調整ニューラルネットワークモデルに$Delta$-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）: 71.46601663956521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models pre-trained on large-scale datasets are often fine-tuned 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 fine-tuned to. Building on top of recent model patching work, we propose $\Delta$-Patching for fine-tuning 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で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の微調整を行うための$\delta$-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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