論文の概要: Dual-Model Distillation for Efficient Action Classification with Hybrid Edge-Cloud Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12165v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 02:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:00.844977
• Title: Dual-Model Distillation for Efficient Action Classification with Hybrid Edge-Cloud Solution
• Title（参考訳）: ハイブリッドエッジクラウド溶液を用いた効率的行動分類のための二重モデル蒸留法
• Authors: Timothy Wei, Hsien Xin Peng, Elaine Xu, Bryan Zhao, Lei Ding, Diji Yang,
• Abstract要約: 我々は、より大規模で正確なクラウドベースモデルに必要に応じて遅延しながら、より小さなモデルのローカル処理効率を活用するハイブリッドエッジクラウドソリューションを設計する。 具体的には、エッジモデルの出力が不確かである場合に予測可能な軽量スイッチャーモデルをトレーニングするための、新しい教師なしデータ生成手法であるDual-Model Distillation(DMD)を提案する。 動作分類タスクの実験結果から,我々のフレームワークは計算オーバーヘッドを少なくするだけでなく,大規模モデルのみを使用する場合と比較して精度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）: 1.8029479474051309
• License:
• Abstract: As Artificial Intelligence models, such as Large Video-Language models (VLMs), grow in size, their deployment in real-world applications becomes increasingly challenging due to hardware limitations and computational costs. To address this, we design a hybrid edge-cloud solution that leverages the efficiency of smaller models for local processing while deferring to larger, more accurate cloud-based models when necessary. Specifically, we propose a novel unsupervised data generation method, Dual-Model Distillation (DMD), to train a lightweight switcher model that can predict when the edge model's output is uncertain and selectively offload inference to the large model in the cloud. Experimental results on the action classification task show that our framework not only requires less computational overhead, but also improves accuracy compared to using a large model alone. Our framework provides a scalable and adaptable solution for action classification in resource-constrained environments, with potential applications beyond healthcare. Noteworthy, while DMD-generated data is used for optimizing performance and resource usage in our pipeline, we expect the concept of DMD to further support future research on knowledge alignment across multiple models.
• Abstract（参考訳）: VLM(Large Video-Language Model)のような人工知能モデルのサイズが大きくなるにつれて、ハードウェアの制限と計算コストにより、現実のアプリケーションへの展開がますます困難になる。 これを解決するために、我々は、より大規模でより正確なクラウドベースモデルに遅延しながら、より小さなモデルをローカル処理に活用するハイブリッドエッジクラウドソリューションを設計する。 具体的には、エッジモデルの出力が不確かで、クラウドの大規模モデルに対して選択的にオフロード推論を行うことができる軽量スイッチャーモデルをトレーニングするための、新しい教師なしデータ生成手法であるDual-Model Distillation(DMD)を提案する。 動作分類タスクの実験結果から,我々のフレームワークは計算オーバーヘッドを少なくするだけでなく,大規模モデルのみを使用する場合と比較して精度も向上することが示された。 当社のフレームワークは、リソース制約のある環境でのアクション分類にスケーラブルで適応可能なソリューションを提供しています。 注目すべきは、DMDが生成したデータはパイプラインのパフォーマンスとリソース使用量の最適化に使用される一方で、DMDの概念は、複数のモデルにわたる知識の整合性に関する今後の研究を支援することを期待する。

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