論文の概要: DIET: Customized Slimming for Incompatible Networks in Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08804v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 04:39:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 21:18:27.703888
• Title: DIET: Customized Slimming for Incompatible Networks in Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: DIET:シークエンシャルレコメンデーションにおける非互換ネットワークのためのカスタマイズスライミング
• Authors: Kairui Fu, Shengyu Zhang, Zheqi Lv, Jingyuan Chen, Jiwei Li,
• Abstract要約: 推奨システムは、頻繁なモバイル要求によるネットワークの混雑を軽減するために、エッジにモデルをデプロイし始める。 いくつかの研究はエッジ側とリアルタイムデータの近接を利用して、エッジ固有のモデルを作成するように微調整している。 これらの手法は、モデルを最新の状態に保つために、相当量の計算資源と頻繁なネットワーク転送を必要とする。 我々は、DIET(IncompatiblE neTworks)のためのカスタマイズされたslImmingフレームワークを提案し、DIETはすべてのデバイスに同じ一般的なバックボーン(潜在的に特定のエッジと互換性のない)をデプロイする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.44627200990594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the continuously improving capabilities of mobile edges, recommender systems start to deploy models on edges to alleviate network congestion caused by frequent mobile requests. Several studies have leveraged the proximity of edge-side to real-time data, fine-tuning them to create edge-specific models. Despite their significant progress, these methods require substantial on-edge computational resources and frequent network transfers to keep the model up to date. The former may disrupt other processes on the edge to acquire computational resources, while the latter consumes network bandwidth, leading to a decrease in user satisfaction. In response to these challenges, we propose a customizeD slImming framework for incompatiblE neTworks(DIET). DIET deploys the same generic backbone (potentially incompatible for a specific edge) to all devices. To minimize frequent bandwidth usage and storage consumption in personalization, DIET tailors specific subnets for each edge based on its past interactions, learning to generate slimming subnets(diets) within incompatible networks for efficient transfer. It also takes the inter-layer relationships into account, empirically reducing inference time while obtaining more suitable diets. We further explore the repeated modules within networks and propose a more storage-efficient framework, DIETING, which utilizes a single layer of parameters to represent the entire network, achieving comparably excellent performance. The experiments across four state-of-the-art datasets and two widely used models demonstrate the superior accuracy in recommendation and efficiency in transmission and storage of our framework.
• Abstract（参考訳）: モバイルエッジの継続的な改善により、レコメンダシステムは、頻繁なモバイル要求によるネットワークの混雑を軽減するために、エッジにモデルをデプロイし始める。 いくつかの研究はエッジ側とリアルタイムデータの近接を利用して、エッジ固有のモデルを作成するように微調整している。 その大きな進歩にもかかわらず、これらの手法は、モデルを最新の状態に保つために、相当量の最先端の計算資源と頻繁なネットワーク転送を必要とする。 前者はエッジ上の他のプロセスを破壊して計算資源を取得し、後者はネットワーク帯域を消費し、ユーザの満足度は低下する。 これらの課題に対応するために、不適合なneTworks(DIET)のためのカスタマイズされたslImmingフレームワークを提案する。 DIETは、すべてのデバイスに同じ一般的なバックボーン(潜在的に特定のエッジと互換性がない)をデプロイする。 パーソナライズにおける頻繁な帯域使用量とストレージ使用量を最小化するために、DIETは過去のインタラクションに基づいてエッジごとに特定のサブネットを調整し、効率よく転送するために非互換ネットワーク内でスリム化サブネット(ダイエット)を生成する。 また、層間関係を考慮に入れ、推論時間を経験的に短縮し、より適切な食事を得る。 さらに、ネットワーク内の繰り返しモジュールを探索し、ネットワーク全体を表現するためにパラメータの単一層を利用するよりストレージ効率のよいフレームワークDIETINGを提案する。 4つの最先端データセットと2つの広く利用されているモデルによる実験は、我々のフレームワークの送信と保存における推奨と効率の優れた精度を示す。

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