論文の概要: Monitoring and Adapting ML Models on Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07772v2
• Date: Wed, 17 May 2023 14:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 19:10:21.739371
• Title: Monitoring and Adapting ML Models on Mobile Devices
• Title（参考訳）: モバイルデバイス上でのMLモデルの監視と適応
• Authors: Wei Hao, Zixi Wang, Lauren Hong, Lingxiao Li, Nader Karayanni, Chengzhi Mao, Junfeng Yang, and Asaf Cidon
• Abstract要約: ユーザからのフィードバックを必要とせずに、モバイルデバイス上でモデルを継続的に監視し、適応するための、最初のエンドツーエンドシステムを設計する。 私たちのキーとなる観察は、しばしばモデル劣化は特定の根本原因によるもので、大規模なデバイス群に影響を与える可能性があるということです。 2つのコンピュータビジョンデータセット上でシステム評価を行い、既存のアプローチと比較して精度を継続的に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.28565076128893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ML models are increasingly being pushed to mobile devices, for low-latency inference and offline operation. However, once the models are deployed, it is hard for ML operators to track their accuracy, which can degrade unpredictably (e.g., due to data drift). We design the first end-to-end system for continuously monitoring and adapting models on mobile devices without requiring feedback from users. Our key observation is that often model degradation is due to a specific root cause, which may affect a large group of devices. Therefore, once the system detects a consistent degradation across a large number of devices, it employs a root cause analysis to determine the origin of the problem and applies a cause-specific adaptation. We evaluate the system on two computer vision datasets, and show it consistently boosts accuracy compared to existing approaches. On a dataset containing photos collected from driving cars, our system improves the accuracy on average by 15%.
• Abstract（参考訳）: MLモデルは、低レイテンシ推論とオフライン操作のために、ますますモバイルデバイスにプッシュされている。 しかし、一度モデルがデプロイされると、MLオペレーターがその正確性を追跡することは難しく、予測不能に低下する(例えば、データドリフトのため)。 ユーザからのフィードバックを必要とせずに,モバイルデバイス上でモデルを継続的に監視し,適応するための,最初のエンドツーエンドシステムを設計した。 私たちのキーとなる観察は、しばしばモデル劣化は特定の根本原因によるもので、大規模なデバイス群に影響を与える可能性があるということです。 したがって、システムが多数のデバイス間で一貫した劣化を検知すると、根本原因分析を用いて問題の発端を特定し、原因特異的適応を適用する。 2つのコンピュータビジョンデータセット上でシステムを評価し,既存の手法と比較して一貫して精度を高めることを示す。 運転中の車から収集した写真を含むデータセットでは,システムの平均精度が15%向上する。

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