論文の概要: Adaptive Pruning of Deep Neural Networks for Resource-Aware Embedded Intrusion Detection on the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14592v1
• Date: Tue, 20 May 2025 16:45:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.587
• Title: Adaptive Pruning of Deep Neural Networks for Resource-Aware Embedded Intrusion Detection on the Edge
• Title（参考訳）: 資源認識によるエッジへの侵入検出のためのディープニューラルネットワークの適応的プルーニング
• Authors: Alexandre Broggi, Nathaniel Bastian, Lance Fiondella, Gokhan Kul,
• Abstract要約: 我々は、新しいサイバーセキュリティデータセットに一般化する人工知能プルーニング手法の選択能力を分析する。 それらの多くは問題をうまく一般化していないことが分かっており、許容できる程度に働くアルゴリズムはわずかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.03813603637526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial neural network pruning is a method in which artificial neural network sizes can be reduced while attempting to preserve the predicting capabilities of the network. This is done to make the model smaller or faster during inference time. In this work we analyze the ability of a selection of artificial neural network pruning methods to generalize to a new cybersecurity dataset utilizing a simpler network type than was designed for. We analyze each method using a variety of pruning degrees to best understand how each algorithm responds to the new environment. This has allowed us to determine the most well fit pruning method of those we searched for the task. Unexpectedly, we have found that many of them do not generalize to the problem well, leaving only a few algorithms working to an acceptable degree.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークプルーニング(Artificial Neural Network pruning)は、ニューラルネットワークの予測能力を保ちながら、人工ニューラルネットワークのサイズを小さくする手法である。 これは、推論時間中にモデルを小さくまたはより速くするために行われる。 本研究では、設計したより単純なネットワークタイプを利用して、新しいサイバーセキュリティデータセットに一般化する人工知能ニューラルネットワークプルーニング手法の選択能力を解析する。 我々は,各アルゴリズムが新しい環境にどのように反応するかを最もよく理解するために,様々なプルーニング度を用いて各手法を解析する。 これにより、検索したタスクの最も適したプルーニング方法が決定できるようになりました。 予期せぬことに、これらの問題の多くは問題にうまく一般化せず、許容できる程度に機能するアルゴリズムはわずかしか残っていないことが判明した。

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