Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Feature Surgery: Towards Accurate and Efficient Multi-Exit Networks

論文の概要: Deep Feature Surgery: Towards Accurate and Efficient Multi-Exit Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13986v1
Date: Fri, 19 Jul 2024 02:31:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 19:03:23.440363
Title: Deep Feature Surgery: Towards Accurate and Efficient Multi-Exit Networks
Title（参考訳）: 深部機能手術 : 高精度かつ効率的なマルチエグジットネットワークを目指して
Authors: Cheng Gong, Yao Chen, Qiuyang Luo, Ye Lu, Tao Li, Yuzhi Zhang, Yufei Sun, Le Zhang,
Abstract要約: 本稿では,マルチエクイットネットワークのトレーニングにおいて,競合問題を解決するためのDeep Feature Surgery (methodname)を提案する。 methodnameは、バックプロパゲーションの複雑さを減らしたトレーニング操作を再現する。 symbolmathbf2boldtimes$ less average FLOPs per image to achieve the size accuracy as the baseline method on Cifar100。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.492494712188922
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-exit network is a promising architecture for efficient model inference by sharing backbone networks and weights among multiple exits. However, the gradient conflict of the shared weights results in sub-optimal accuracy. This paper introduces Deep Feature Surgery (\methodname), which consists of feature partitioning and feature referencing approaches to resolve gradient conflict issues during the training of multi-exit networks. The feature partitioning separates shared features along the depth axis among all exits to alleviate gradient conflict while simultaneously promoting joint optimization for each exit. Subsequently, feature referencing enhances multi-scale features for distinct exits across varying depths to improve the model accuracy. Furthermore, \methodname~reduces the training operations with the reduced complexity of backpropagation. Experimental results on Cifar100 and ImageNet datasets exhibit that \methodname~provides up to a \textbf{50.00\%} reduction in training time and attains up to a \textbf{6.94\%} enhancement in accuracy when contrasted with baseline methods across diverse models and tasks. Budgeted batch classification evaluation on MSDNet demonstrates that DFS uses about $\mathbf{2}\boldsymbol{\times}$ fewer average FLOPs per image to achieve the same classification accuracy as baseline methods on Cifar100.
Abstract（参考訳）: マルチエグジットネットワークは、バックボーンネットワークと重みを複数のエグジット間で共有することで、効率的なモデル推論のための有望なアーキテクチャである。しかし、共有重みの勾配の衝突は準最適精度をもたらす。本稿では,マルチエクイットネットワークのトレーニングにおいて,機能分割と機能参照アプローチを併用したDeep Feature Surgery(\methodname)を提案する。特徴分断は、すべての出口間の深さ軸に沿った共有特徴を分離し、各出口の合同最適化を同時に促進する。その後、特徴参照により、様々な深さにまたがる異なる出口のマルチスケール機能を強化し、モデルの精度を向上する。さらに、‘methodname~reduces the training operations with the reduce complexity of backpropagation。 Cifar100およびImageNetデータセットの実験結果によると、‘methodname~provides to a \textbf{50.00\%} reduce in training time, and a \textbf{6.94\%} enhancement in accuracy when contrast with baseline method across various model and task。 MSDNetの予算バッチ分類評価は、DFSがCifar100のベースラインメソッドと同じ分類精度を達成するために、画像あたりの平均FLOPを約$\mathbf{2}\boldsymbol{\times}$より少なくしていることを示している。

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