論文の概要: Model Compression Techniques in Biometrics Applications: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10139v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 17:06:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 15:47:21.449750
- Title: Model Compression Techniques in Biometrics Applications: A Survey
- Title（参考訳）: バイオメトリックス応用におけるモデル圧縮技術:調査
- Authors: Eduarda Caldeira, Pedro C. Neto, Marco Huber, Naser Damer, Ana F.
Sequeira
- Abstract要約: ディープラーニングアルゴリズムは人類のタスク自動化能力を大きく強化してきた。
これらのモデルの性能の大幅な改善は、その複雑さの増大と非常に相関している。
これにより、性能を著しく低下させることなく、ディープラーニングモデルの計算コストとメモリコストを大幅に削減する圧縮技術の開発につながった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.452293986561535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of deep learning algorithms has extensively empowered
humanity's task automatization capacity. However, the huge improvement in the
performance of these models is highly correlated with their increasing level of
complexity, limiting their usefulness in human-oriented applications, which are
usually deployed in resource-constrained devices. This led to the development
of compression techniques that drastically reduce the computational and memory
costs of deep learning models without significant performance degradation. This
paper aims to systematize the current literature on this topic by presenting a
comprehensive survey of model compression techniques in biometrics
applications, namely quantization, knowledge distillation and pruning. We
conduct a critical analysis of the comparative value of these techniques,
focusing on their advantages and disadvantages and presenting suggestions for
future work directions that can potentially improve the current methods.
Additionally, we discuss and analyze the link between model bias and model
compression, highlighting the need to direct compression research toward model
fairness in future works.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムの開発は、人類のタスク自動化能力を大きく強化してきた。
しかし、これらのモデルの性能の大幅な改善は、その複雑さのレベルの増加と非常に相関しており、通常リソースに制約されたデバイスにデプロイされる人間指向のアプリケーションでは有用性を制限している。
これにより、性能を著しく低下させることなく、ディープラーニングモデルの計算コストとメモリコストを大幅に削減する圧縮技術の開発につながった。
本稿では, バイオメトリックス応用におけるモデル圧縮技術, 量子化, 知識蒸留, プルーニングに関する包括的調査を行い, 現状の文献を体系化することを目的とする。
我々は,これらの手法の比較価値を批判的に分析し,その利点と欠点に着目し,現在の方法を改善する可能性のある今後の作業方向の提案を行う。
さらに,モデルバイアスとモデル圧縮の関係を考察し,今後の作業におけるモデル公平性に対するモデル圧縮研究の方向性を強調する。
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