論文の概要: LEMUR Neural Network Dataset: Towards Seamless AutoML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10552v1
- Date: Mon, 14 Apr 2025 09:08:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 22:12:13.785201
- Title: LEMUR Neural Network Dataset: Towards Seamless AutoML
- Title（参考訳）: LEMUR Neural Network Dataset: Seamless AutoMLを目指して
- Authors: Arash Torabi Goodarzi, Roman Kochnev, Waleed Khalid, Furui Qin, Tolgay Atinc Uzun, Yashkumar Sanjaybhai Dhameliya, Yash Kanubhai Kathiriya, Zofia Antonina Bentyn, Dmitry Ignatov, Radu Timofte,
- Abstract要約: LEMURは、ニューラルネットワークモデルのオープンソースデータセットであり、多様なアーキテクチャのためのよく構造化されたコードである。
LEMURは主に、機械学習タスクを自動化するために、大規模な言語モデルの微調整を可能にするように設計されている。
LEMURはMITライセンス下でオープンソースプロジェクトとしてリリースされ、論文が受理される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.04248949660201
- License:
- Abstract: Neural networks are fundamental in artificial intelligence, driving progress in computer vision and natural language processing. High-quality datasets are crucial for their development, and there is growing interest in datasets composed of neural networks themselves to support benchmarking, automated machine learning (AutoML), and model analysis. We introduce LEMUR, an open source dataset of neural network models with well-structured code for diverse architectures across tasks such as object detection, image classification, segmentation, and natural language processing. LEMUR is primarily designed to enable fine-tuning of large language models (LLMs) for AutoML tasks, providing a rich source of structured model representations and associated performance data. Leveraging Python and PyTorch, LEMUR enables seamless extension to new datasets and models while maintaining consistency. It integrates an Optuna-powered framework for evaluation, hyperparameter optimization, statistical analysis, and graphical insights. LEMUR provides an extension that enables models to run efficiently on edge devices, facilitating deployment in resource-constrained environments. Providing tools for model evaluation, preprocessing, and database management, LEMUR supports researchers and practitioners in developing, testing, and analyzing neural networks. Additionally, it offers an API that delivers comprehensive information about neural network models and their complete performance statistics with a single request, which can be used in experiments with code-generating large language models. The LEMUR will be released as an open source project under the MIT license upon acceptance of the paper.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは人工知能の基本であり、コンピュータビジョンと自然言語処理の進歩を推進している。
高品質なデータセットは開発に不可欠であり、ベンチマーク、自動機械学習(AutoML)、モデル分析をサポートするニューラルネットワーク自体で構成されるデータセットへの関心が高まっている。
LEMURは、オブジェクト検出、画像分類、セグメンテーション、自然言語処理といったタスクにまたがる多様なアーキテクチャのための、よく構造化されたコードを備えた、ニューラルネットワークモデルのオープンソースデータセットである。
LEMURは、主にAutoMLタスクのための大規模言語モデル(LLM)の微調整を可能にするように設計されており、構造化されたモデル表現と関連するパフォーマンスデータのリッチなソースを提供する。
PythonとPyTorchを活用することで、LEMURは一貫性を維持しながら、新しいデータセットとモデルへのシームレスな拡張を可能にする。
評価、ハイパーパラメータ最適化、統計分析、グラフィカルインサイトのためのOptunaベースのフレームワークを統合している。
LEMURは、エッジデバイス上でモデルを効率的に動作させ、リソース制約のある環境へのデプロイを容易にする拡張を提供する。
LEMURは、モデル評価、前処理、データベース管理のためのツールを提供し、ニューラルネットワークの開発、テスト、分析における研究者や実践者を支援する。
さらに、ニューラルネットワークモデルに関する包括的な情報と、その完全なパフォーマンス統計を単一のリクエストで提供するAPIも提供する。
LEMURはMITライセンス下でオープンソースプロジェクトとしてリリースされ、論文が受理される。
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