論文の概要: Transfer-Once-For-All: AI Model Optimization for Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15485v2
• Date: Sun, 2 Jul 2023 17:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 14:03:22.049921
• Title: Transfer-Once-For-All: AI Model Optimization for Edge
• Title（参考訳）: Transfer-Once-For-All:エッジのためのAIモデル最適化
• Authors: Achintya Kundu (IBM Research), Laura Wynter (IBM Research), Rhui Dih Lee (IBM Research), Luis Angel Bathen (IBM Research)
• Abstract要約: 計算訓練コストを一定に抑えた小データセット上でのスーパーネット型トレーニングのためのTransfer-Once-For-All(TOFA)を提案する。 小さなデータから生じる課題を克服するため、TOFAは、統合された半教師付きトレーニング損失を使用して、スーパーネット内のすべての既存のものを同時にトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Weight-sharing neural architecture search aims to optimize a configurable neural network model (supernet) for a variety of deployment scenarios across many devices with different resource constraints. Existing approaches use evolutionary search to extract models of different sizes from a supernet trained on a very large data set, and then fine-tune the extracted models on the typically small, real-world data set of interest. The computational cost of training thus grows linearly with the number of different model deployment scenarios. Hence, we propose Transfer-Once-For-All (TOFA) for supernet-style training on small data sets with constant computational training cost over any number of edge deployment scenarios. Given a task, TOFA obtains custom neural networks, both the topology and the weights, optimized for any number of edge deployment scenarios. To overcome the challenges arising from small data, TOFA utilizes a unified semi-supervised training loss to simultaneously train all subnets within the supernet, coupled with on-the-fly architecture selection at deployment time.
• Abstract（参考訳）: 重量共有型ニューラルネットワークサーチは、リソース制約の異なる多くのデバイスにまたがるさまざまなデプロイメントシナリオに対して、設定可能なニューラルネットワークモデル(スーパーネット)を最適化することを目的としている。 既存のアプローチでは、進化的探索を用いて、非常に大きなデータセットで訓練されたスーパーネットから異なるサイズのモデルを抽出し、典型的な小さな実世界のデータセットで抽出されたモデルを微調整する。 これにより、トレーニングの計算コストは、異なるモデル展開シナリオの数に応じて線形に増加する。 そこで我々は,任意のエッジ配置シナリオに対して一定の計算訓練コストの小さなデータセット上でのスーパーネット型トレーニングのためのTransfer-Once-For-All(TOFA)を提案する。 タスクを与えられたTOFAは、さまざまなエッジデプロイメントシナリオに最適化されたトポロジとウェイトの両方のカスタムニューラルネットワークを取得する。 小さなデータから生じる課題を克服するため、TOFAは、統合された半教師付きトレーニング損失を使用して、スーパーネット内のすべてのサブネットを同時にトレーニングし、デプロイ時にオンザフライアーキテクチャの選択と組み合わせる。

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