Core Concepts
ディープラーニングモデルの効率を向上させるためのデータ削減方法の重要性と効果に焦点を当てる。
Abstract
イントロダクションでは、深層学習の人気が増している背景と、大規模なデータセットや改善されたコンピューター能力によってもたらされる効率問題について説明されています。
データ削減手法には8つの異なる方法が紹介され、タブラー型トレーニングデータセットのサイズを削減することでエネルギー消費量を低減し、予測パフォーマンスに与える影響が実験的に比較されています。
画像データセット用のオブジェクト検出タスクへの適用方法も提案されており、異なるメソッドが効率とパフォーマンスに与える影響が示されています。
各セクションでは、Pythonライブラリや実験結果、基本概念から具体的な手法まで詳細に説明されています。
メイン結果と結論では、タブラー型および画像データセットでの実験結果が示され、各手法がどのようにパフォーマンスや効率性に影響を与えたかが要約されています。
Stats
ディープニューラルネットワークトレーニング時のCO2排出量を推定する特定ソフトウェア使用(Section 3.4.3)
Quotes
"Most Artificial Intelligence (AI) research focuses solely on improving model performance at any cost." - [50]
"The outcome of the investigation on the effectiveness of reduction methods to achieve green AI, with the aim of minimizing CO2 emissions and computational costs while maintaining performance, yielded promising results."