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J-GLOBAL ID：202202235149722035   整理番号：22A0914310

エッジ計算プラットフォーム上の深層学習推論のための自動化アンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Automated Ensemble for Deep Learning Inference on Edge Computing Platforms

著者 (4件)： Bai Yang (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami, Coral Gables, FL, USA) ,  Chen Lixing (Institute of Cyber Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Abdel-Mottaleb Mohamed (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami, Coral Gables, FL, USA) ,  Xu Jie (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami, Coral Gables, FL, USA)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 9  号： 6  ページ： 4202-4213  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習(DL)の進歩は,モバイルインテリジェンスの爆発を引き起こし,モバイル機器によって満足できない計算資源に対する,スーリング要求を提起する。本論文では,エンドユーザにより良いDL推論サービスを提供するためにエッジコンピューティングを採用した。鍵は,推論精度とロバスト性に関して,多くの機械学習アプリケーションに対して最先端の性能を提供する深層ニューラルネットワーク(DNN)アンサンブル技術を活用することである。エンドデバイスと比較して,エッジコンピューティングプラットフォームは,より強力な計算資源に付与され,DL推論のためのDNNアンサンブルを実装するのに実現可能であった。しかし,エッジサーバの制約された計算能力と可能なサービス応答デッドラインのために,エッジサーバはDNN集合を構築するために限られた数のDNNだけを使用することができる。これは,最良適合DNNアンサンブルを同定するために,DNNアンサンブル選択というユニークな問題をもたらす。この問題を解決するため,自動DNNアンサンブル選択(AES)アルゴリズムと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案した。DNNは入力データの異なる分布に対して性能変動を示すので,AESは,入力推論タスクの特徴に従ってDNNアンサンブルを適応的に決定する。AESはオンライン学習アルゴリズムであり,DNNのインユース性能を時間にわたって学習する。アンサンブル選択規則を,DNNの精度と多様性に基づいてDNNアンサンブルにメンバーを動員するためのAESのサブルーチンとしてさらに設計した。特に,AESが漸近的最適性を達成できることを理論的に証明した。実世界データセットに関する実験を行った。結果は,エッジコンピューティングプラットフォームに関するDNNアンサンブル技術を使用することがDL推論品質を劇的に改良して,AESが他のベンチマーク方式より優れていることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *自動化 ,  選択則 ,  応用プログラム ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  携帯電話 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  モバイルデバイス ,  オンライン ,  計算資源 ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： エッジ ,  計算 ,  プラットフォーム ,  深層学習 ,  推論 ,  自動化 ,  アンサンブル