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- Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners [61.0]
Masked Autoencoders (MAE) は、コンピュータビジョンのためのスケーラブルな自己教師型学習システムである。 我々は入力画像のランダムなパッチを隠蔽し、欠落したピクセルを再構成する。 これら2つの設計を結合することで,大規模モデルを効率的かつ効率的にトレーニングすることが可能になります。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 11 Nov 2021 18:46:40 GMT)- Masked Autoencoderという自然言語処理を彷彿とさせる学習法の提案。ImageNet-1KでSoTAとのこと。
- A Survey on Green Deep Learning [25.7]
本稿では,グリーンディープラーニング技術の発展を体系的にレビューすることに焦点を当てる。 提案手法は,(1)コンパクトネットワーク,(2)エネルギー効率のトレーニング戦略,(3)エネルギー効率の推論アプローチ,(4)データ利用率の4つのカテゴリに分類される。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Nov 2021 02:28:08 GMT)- 最近よく話題になるDeepLearningにおけるカーボンフットプリントのようなAIと環境との関わりのサーベイ。アーキテクチャ、学習、推論などモデル構築要素の他、データの使い方（Active LearningやFew shotなど）についても扱っている。各チャプターの整理図が良い感じでありがたい。
- Towards Green Automated Machine Learning: Status Quo and Future Directions [55.4]
AutoMLは数百のコントリビューションでホットな研究トピックになっている。 非常に資源集約的であることも知られており、批判の要点の1つである。 本稿では,この問題に対するAutoML研究者の意識を高め,治療の可能性について詳しく述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Nov 2021 18:57:27 GMT)- AutoMLにおける環境考慮に関してまとめた論文、定量化への方針、 アプローチ・設計、ベンチマーク、透明性などについて詳細に解説している。AIと環境保護へのかかわりを知るにも良い内容。