論文の概要: Automatic and Efficient Customization of Neural Networks for ML Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04685v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 04:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:37:00.983597
• Title: Automatic and Efficient Customization of Neural Networks for ML Applications
• Title（参考訳）: ml応用のためのニューラルネットワークの自動的かつ効率的なカスタマイズ
• Authors: Yuhan Liu, Chengcheng Wan, Kuntai Du, Henry Hoffmann, Junchen Jiang, Shan Lu, Michael Maire
• Abstract要約: 本稿では,ChameleonAPIを提案する。 ChameleonAPIは損失関数を使用して、各アプリケーション用にカスタマイズされたニューラルネットワークモデルを効率的にトレーニングする。 最高の商用ML APIを選択するベースラインと比較して、ChameleonAPIは間違ったアプリケーション決定を43%削減することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.391143085794184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ML APIs have greatly relieved application developers of the burden to design and train their own neural network models -- classifying objects in an image can now be as simple as one line of Python code to call an API. However, these APIs offer the same pre-trained models regardless of how their output is used by different applications. This can be suboptimal as not all ML inference errors can cause application failures, and the distinction between inference errors that can or cannot cause failures varies greatly across applications. To tackle this problem, we first study 77 real-world applications, which collectively use six ML APIs from two providers, to reveal common patterns of how ML API output affects applications' decision processes. Inspired by the findings, we propose ChameleonAPI, an optimization framework for ML APIs, which takes effect without changing the application source code. ChameleonAPI provides application developers with a parser that automatically analyzes the application to produce an abstract of its decision process, which is then used to devise an application-specific loss function that only penalizes API output errors critical to the application. ChameleonAPI uses the loss function to efficiently train a neural network model customized for each application and deploys it to serve API invocations from the respective application via existing interface. Compared to a baseline that selects the best-of-all commercial ML API, we show that ChameleonAPI reduces incorrect application decisions by 43%.
• Abstract（参考訳）: イメージ内のオブジェクトの分類は、APIを呼び出すためのPythonコードの1行と同じくらい簡単になった。 しかし、これらのAPIは、出力がどのように異なるアプリケーションで使われているかに関わらず、同じ事前訓練されたモデルを提供する。 これは、すべてのML推論エラーがアプリケーション障害を引き起こすわけではないため、サブ最適であり、アプリケーション間でエラーを発生または発生できない推論エラーの区別が大きく異なるためである。 この問題に対処するために、我々はまず、2つのプロバイダから6つのML APIをまとめて使用する77の現実世界のアプリケーションを調査し、ML APIの出力がアプリケーションの意思決定プロセスにどのように影響するかの共通パターンを明らかにする。 この知見に触発されて、アプリケーションソースコードを変更することなく有効となるml apiの最適化フレームワークであるchameleonapiを提案する。 chameleonapiはアプリケーション開発者に対して,アプリケーションを自動的に解析して決定プロセスの抽象化を生成するパーサを提供する。 chameleonapiはloss関数を使用して、各アプリケーション用にカスタマイズされたニューラルネットワークモデルを効率的にトレーニングし、既存のインターフェースを介して各アプリケーションからのapi呼び出しにデプロイする。 最高の商用ML APIを選択するベースラインと比較して、ChameleonAPIは間違ったアプリケーション決定を43%削減することを示す。

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