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ICSE 2021论文分享——用于深度学习模型的资源导向的配置空间约简
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与传统的高可配置软件系统类似,深度学习模型也为开发人员提供了诸多配置选项:超参选项和网络结构选项。由于选项众多,其所有组合构成的配置空间呈指数方式增长,其中很多模型配置无法满足系统资源的约束,例如:使用的显存必须小于或等于GPU的可用容量、训练时间不能超出预先的规定或者用于手机App的模型的尺寸不能太大等。本篇论文提出一种资源导向的配置空间约简方法DnnSAT,帮助开发人员和AutoML工具提前去除不满足资源需求约束的模型配置,从而节省出可观的系统资源用于搜寻更多的模型配置。
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