論文の概要: EERO: Early Exit with Reject Option for Efficient Classification with limited budget

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03779v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 07:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:53:27.275240
• Title: EERO: Early Exit with Reject Option for Efficient Classification with limited budget
• Title（参考訳）: EERO: 予算限定による効率的な分類のためのリジェクトオプションによる早期終了
• Authors: Florian Valade (LAMA), Mohamed Hebiri (LAMA), Paul Gay
• Abstract要約: 本稿では,早期退避の問題をリジェクションオプション付き複数分類器を使用する問題に翻訳する新しい手法であるEEROを提案する。 我々は、固定予算を保証するために指数重の集約を用いて、異なる頭部で出口の確率を調整する。 Cifar と ImageNet のデータセット上で ResNet-18 モデルと ConvNext アーキテクチャを用いて実験を行った結果,提案手法は予算配分を効果的に管理するだけでなく,過度なシナリオの正確性も向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing complexity of advanced machine learning models requires innovative approaches to manage computational resources effectively. One such method is the Early Exit strategy, which allows for adaptive computation by providing a mechanism to shorten the processing path for simpler data instances. In this paper, we propose EERO, a new methodology to translate the problem of early exiting to a problem of using multiple classifiers with reject option in order to better select the exiting head for each instance. We calibrate the probabilities of exiting at the different heads using aggregation with exponential weights to guarantee a fixed budget .We consider factors such as Bayesian risk, budget constraints, and head-specific budget consumption. Experimental results, conducted using a ResNet-18 model and a ConvNext architecture on Cifar and ImageNet datasets, demonstrate that our method not only effectively manages budget allocation but also enhances accuracy in overthinking scenarios.
• Abstract（参考訳）: 高度な機械学習モデルの複雑さの増大は、計算資源を効果的に管理するための革新的なアプローチを必要とする。 このような方法のひとつがEarly Exit戦略であり、単純なデータインスタンスの処理パスを短縮するメカニズムを提供することで、適応的な計算を可能にする。 本稿では,eeroを提案する。eeroは,早期の退出問題から,各インスタンスの退出ヘッドをより適切に選択するために,rejectオプション付きの複数の分類器を使用する問題に翻訳する新しい手法である。 我々は、固定予算を保証するために指数重の集約を用いて、異なる頭部で出口の確率を調整した。 我々は,ベイズリスク,予算制約,ヘッド固有の予算消費などの要因を検討する。 Cifar と ImageNet のデータセット上で ResNet-18 モデルと ConvNext アーキテクチャを用いて実験を行った結果,提案手法は予算配分を効果的に管理するだけでなく,過度なシナリオの正確性も向上することが示された。

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