論文の概要: Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05788v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 09:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:10:47.258510
• Title: Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 制約ベイズ最適化を用いたMLアルゴリズムの自動計算エネルギー最小化
• Authors: Pallavi Mitra, Felix Biessmann,
• Abstract要約: 我々は,エネルギー消費を最小化する目的で,制約付きベイズ最適化(CBO)を評価した。 我々は,MLモデルの予測性能を損なうことなく,CBOによる省エネ効果を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is an efficient framework for optimization of black-box objectives when function evaluations are costly and gradient information is not easily accessible. BO has been successfully applied to automate the task of hyperparameter optimization (HPO) in machine learning (ML) models with the primary objective of optimizing predictive performance on held-out data. In recent years, however, with ever-growing model sizes, the energy cost associated with model training has become an important factor for ML applications. Here we evaluate Constrained Bayesian Optimization (CBO) with the primary objective of minimizing energy consumption and subject to the constraint that the generalization performance is above some threshold. We evaluate our approach on regression and classification tasks and demonstrate that CBO achieves lower energy consumption without compromising the predictive performance of ML models.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)は、関数評価がコストがかかり、勾配情報が容易にアクセスできない場合に、ブラックボックスの目的を最適化するための効率的なフレームワークである。 BOは機械学習(ML)モデルにおけるハイパーパラメータ最適化(HPO)タスクの自動化に成功している。 しかし近年,モデルサイズの増大に伴い,モデルトレーニングに伴うエネルギーコストがMLアプリケーションにとって重要な要因となっている。 ここでは、エネルギー消費を最小化し、一般化性能がしきい値を超えるという制約を受けることを目的として、制約付きベイズ最適化(CBO)を評価する。 回帰および分類タスクに対する我々のアプローチを評価し,MLモデルの予測性能を損なうことなく,CBOが低消費電力化を実現することを示す。

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