論文の概要: Sculpting Efficiency: Pruning Medical Imaging Models for On-Device Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05090v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 00:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 16:42:04.286827
• Title: Sculpting Efficiency: Pruning Medical Imaging Models for On-Device Inference
• Title（参考訳）: 走査効率:オンデバイス推論のための医用イメージングモデルの作成
• Authors: Sudarshan Sreeram and Bernhard Kainz
• Abstract要約: 我々は、事前の作業から最適に設定されたMLモデルにおいて、過剰な運用上の複雑さを強調した。 その結果,圧縮速度は1148倍であり,品質の低下は最小限であった。 我々は、臨床研究者がより迅速に、よりリアルな使用に適したモデルを開発するための合理化の今後の研究の道を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.403419873964422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Leveraging ML advancements to augment healthcare systems can improve patient outcomes. Yet, uninformed engineering decisions in early-stage research inadvertently hinder the feasibility of such solutions for high-throughput, on-device inference, particularly in settings involving legacy hardware and multi-modal gigapixel images. Through a preliminary case study concerning segmentation in cardiology, we highlight the excess operational complexity in a suboptimally configured ML model from prior work and demonstrate that it can be sculpted away using pruning to meet deployment criteria. Our results show a compression rate of 1148x with minimal loss in quality (~4%) and, at higher rates, achieve faster inference on a CPU than the GPU baseline, stressing the need to consider task complexity and architectural details when using off-the-shelf models. With this, we consider avenues for future research in streamlining workflows for clinical researchers to develop models quicker and better suited for real-world use.
• Abstract（参考訳）: 医療システムの強化にMLの進歩を活用することで、患者の成果が向上する。 しかし、初期段階の研究における未熟なエンジニアリング決定は、高スループット、オンデバイス推論、特にレガシーハードウェアとマルチモーダルギガピクセルイメージを含む設定におけるそのようなソリューションの実現を不注意に妨げている。 心臓学におけるセグメンテーションに関する予備的ケーススタディを通じて、先行作業から最適に設定されたMLモデルにおける過剰な運用複雑さを強調し、デプロイ基準を満たすためにプルーニングを用いてそれを彫刻できることを実証する。 その結果、圧縮速度は1148倍で、品質の損失が最小(〜4%)で、GPUベースラインよりも高速にCPU上での推論を実現し、オフザシェルフモデルを使用する場合のタスク複雑性やアーキテクチャの詳細を考慮する必要性を強調した。 これにより、臨床研究者がより迅速に、より現実の用途に適したモデルを開発するためのワークフローの合理化に向けた今後の研究の道のりを考察する。

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