論文の概要: Towards Compute-Optimal Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13164v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 21:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 16:13:53.154558
• Title: Towards Compute-Optimal Transfer Learning
• Title（参考訳）: 計算最適転送学習に向けて
• Authors: Massimo Caccia, Alexandre Galashov, Arthur Douillard, Amal Rannen-Triki, Dushyant Rao, Michela Paganini, Laurent Charlin, Marc'Aurelio Ranzato, Razvan Pascanu
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたモデルのゼロショット構造化プルーニングにより、性能を最小限に抑えて計算効率を向上させることができると主張している。 その結果,事前訓練されたモデルの畳み込み畳み込みフィルタは,低計算条件下で20%以上の性能向上をもたらす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.88829463290041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of transfer learning is undergoing a significant shift with the introduction of large pretrained models which have demonstrated strong adaptability to a variety of downstream tasks. However, the high computational and memory requirements to finetune or use these models can be a hindrance to their widespread use. In this study, we present a solution to this issue by proposing a simple yet effective way to trade computational efficiency for asymptotic performance which we define as the performance a learning algorithm achieves as compute tends to infinity. Specifically, we argue that zero-shot structured pruning of pretrained models allows them to increase compute efficiency with minimal reduction in performance. We evaluate our method on the Nevis'22 continual learning benchmark that offers a diverse set of transfer scenarios. Our results show that pruning convolutional filters of pretrained models can lead to more than 20% performance improvement in low computational regimes.
• Abstract（参考訳）: 転送学習の分野は、様々な下流タスクに強い適応性を示す大規模な事前訓練モデルの導入によって、大きな変化を遂げている。 しかし、これらのモデルを微調整または使用するための高い計算およびメモリ要求は、それらが広く使われるのを妨げる可能性がある。 本研究では,学習アルゴリズムが計算の無限大化の傾向として達成する性能として定義する漸近的性能の計算効率を,単純かつ効果的に取引する方法を提案する。 具体的には、事前訓練されたモデルのゼロショット構造化プルーニングにより、性能を最小限に抑えて計算効率を向上させることができると論じる。 提案手法は,様々なトランスファーシナリオを提供するnevis'22連続学習ベンチマークを用いて評価する。 その結果, プリトレーニングモデルの畳み込みフィルタは, 低計算環境では20%以上の性能向上をもたらすことがわかった。

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