論文の概要: MatchNAS: Optimizing Edge AI in Sparse-Label Data Contexts via Automating Deep Neural Network Porting for Mobile Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13525v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 04:43:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:55:01.763880
• Title: MatchNAS: Optimizing Edge AI in Sparse-Label Data Contexts via Automating Deep Neural Network Porting for Mobile Deployment
• Title（参考訳）: matchnas: モバイルデプロイメントのためのディープニューラルネットワークポーティングの自動化による、スパースラベルデータコンテキストにおけるエッジaiの最適化
• Authors: Hongtao Huang, Xiaojun Chang, Wen Hu and Lina Yao
• Abstract要約: MatchNASはDeep Neural Networksをモバイルデバイスに移植するための新しいスキームである。 ラベル付きデータと非ラベル付きデータの両方を用いて、大規模なネットワークファミリを最適化する。 そして、さまざまなハードウェアプラットフォーム用に調整されたネットワークを自動的に検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.77943671991863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen the explosion of edge intelligence with powerful Deep Neural Networks (DNNs). One popular scheme is training DNNs on powerful cloud servers and subsequently porting them to mobile devices after being lightweight. Conventional approaches manually specialized DNNs for various edge platforms and retrain them with real-world data. However, as the number of platforms increases, these approaches become labour-intensive and computationally prohibitive. Additionally, real-world data tends to be sparse-label, further increasing the difficulty of lightweight models. In this paper, we propose MatchNAS, a novel scheme for porting DNNs to mobile devices. Specifically, we simultaneously optimise a large network family using both labelled and unlabelled data and then automatically search for tailored networks for different hardware platforms. MatchNAS acts as an intermediary that bridges the gap between cloud-based DNNs and edge-based DNNs.
• Abstract（参考訳）: 近年、強力なディープニューラルネットワーク(dnn)によるエッジインテリジェンスの爆発が起きている。 1つの一般的なスキームは、強力なクラウドサーバ上でDNNをトレーニングし、その後、軽量になった後にモバイルデバイスに移植することである。 従来のアプローチでは、さまざまなエッジプラットフォーム用にDNNを手動でカスタマイズし、実際のデータで再トレーニングする。 しかし、プラットフォーム数が増加するにつれて、これらのアプローチは労働集約的かつ計算的に禁止される。 さらに、現実世界のデータは疎ラベルになりがちで、軽量モデルの難易度はさらに高まる。 本稿では,DNNをモバイルデバイスに移植するための新しいスキームであるMatchNASを提案する。 具体的には,ラベル付きデータと非ラベル付きデータの両方を用いて,大規模ネットワークファミリを同時に最適化し,異なるハードウェアプラットフォーム用に最適化されたネットワークを自動的に検索する。 MatchNASは、クラウドベースのDNNとエッジベースのDNNのギャップを埋める仲介役として機能する。

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