論文の概要: A Survey of Early Exit Deep Neural Networks in NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07670v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 20:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:58.775052
• Title: A Survey of Early Exit Deep Neural Networks in NLP
• Title（参考訳）: NLPにおける早期深部ニューラルネットワークの探索
• Authors: Divya Jyoti Bajpai, Manjesh Kumar Hanawal,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、幅広いタスクにわたるアートパフォーマンスを実現するために、ますます大きくなっている。 高い計算要求により、リソース制約のあるアプリケーションには適さない。 初期のエグジット戦略は、適応推論を有効にすることで、有望な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.402030962296633
• License:
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have grown increasingly large in size to achieve state of the art performance across a wide range of tasks. However, their high computational requirements make them less suitable for resource-constrained applications. Also, real-world datasets often consist of a mixture of easy and complex samples, necessitating adaptive inference mechanisms that account for sample difficulty. Early exit strategies offer a promising solution by enabling adaptive inference, where simpler samples are classified using the initial layers of the DNN, thereby accelerating the overall inference process. By attaching classifiers at different layers, early exit methods not only reduce inference latency but also improve the model robustness against adversarial attacks. This paper presents a comprehensive survey of early exit methods and their applications in NLP.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、幅広いタスクで最先端のパフォーマンスを達成するために、ますます大きくなっている。 しかし、その高い計算要求により、リソース制約のあるアプリケーションには適さない。 また、実世界のデータセットは、しばしば簡単なサンプルと複雑なサンプルの混合で構成され、サンプルの難易度を考慮に入れた適応推論機構を必要とする。 初期のエグジット戦略は適応推論を可能にし、DNNの初期層を使って単純なサンプルを分類することで、全体の推論プロセスを加速することで、有望なソリューションを提供する。 異なるレイヤに分類器をアタッチすることで、早期終了メソッドは推論遅延を減らすだけでなく、敵攻撃に対するモデルの堅牢性も向上する。 本稿では,早期退避法とそのNLPへの応用に関する包括的調査を行う。

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