Uma abordagem para coleta e análise de dados de configurações em redes neurais profundas

  • Débora Pina Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Liliane Kunstmann Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Daniel Oliveira Universidade Federal Fluminense
  • Patrick Valduriez Inria, University of Montpellier, CNRS, LIRMM
  • Marta Mattoso Universidade Federal do Rio de Janeiro

Resumo


O tempo de duração do ciclo de vida no aprendizado por meio de redes neurais profundas depende do acerto em decisões de configuração de dados que levem ao sucesso na obtenção de modelos. A análise de hiperparâmetros e dados da evolução da rede permite adaptações que diminuem o tempo de duração do ciclo de vida. No entanto, há desafios não apenas na coleta de hiperparâmetros, mas também na modelagem dos relacionamentos entre esses dados. Este trabalho apresenta uma abordagem centrada em dados de proveniência para enfrentar esses desafios, propondo uma coleta com flexibilidade na escolha e representação de dados a serem analisados. Experimentos com a abordagem junto ao Keras, usando uma aplicação real com uma rede neural convolucional, dão evidências da flexibilidade, eficiência da coleta de dados, análise e validação dos dados da rede.

Palavras-chave: Aprendizado profundo, hiperparâmetros, proveniência, análise de dados

Referências

Badan, F. and Sekanina, L. (2019). Optimizing convolutional neural networks for embedded systems by means of neuroevolution. In TPNC 2019, volume 11934, pages 109–121.

Breck, E., Polyzotis, N., Roy, S., Whang, S. E., and Zinkevich, M. (2019). Data validation for machine learning. In Conference on Systems and Machine Learning (SysML).

Caveness, E., GC, P. S., Peng, Z., Polyzotis, N., Roy, S., and Zinkevich, M. (2020). Tensorflow data validation: Data analysis and validation in continuous ml pipelines. In Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD, pages 2793–2796.

Freitas, R. S., Barbosa, C. H., Guerra, G. M., Coutinho, A. L., and Rochinha, F. A. (2020). An encoder-decoder deep surrogate for reverse time migration in seismic imaging under uncertainty. arXiv preprint arXiv:2006.09550.

Gharibi, G., Walunj, V., Rella, S., and Lee, Y. (2019). Modelkb: towards automated management of the modeling lifecycle in deep learning. In Int. Work. on Realizing Art. Intel. Synergies in Soft. Eng., pages 28–34. IEEE Press.

Miao, H., Li, A., Davis, L. S., and Deshpande, A. (2017). Towards unified data and lifecycle management for deep learning. In 2017 IEEE 33rd ICDE, pages 571–582. IEEE.

Moreau, L. and Groth, P. (2013). Provenance: an introduction to prov. Synthesis Lectures on the Semantic Web: Theory and Technology, 3(4):1–129.

Pina, D. B., Neves, L., Paes, A., de Oliveira, D., and Mattoso, M. (2019). Análise de hiperparâmetros em aplicações de aprendizado profundo por meio de dados de proveniência. In XXXIV SBBD, pages 223–228. SBC.

Raissi, M., Perdikaris, P., and Karniadakis, G. E. (2017). Physics informed deep learning (part i): Data-driven solutions of nonlinear partial differential equations. arXiv preprint arXiv:1711.10561.

Schelter, S., Böse, J.-H., Kirschnick, J., Klein, T., and Seufert, S. (2017). Automatically tracking metadata and provenance of machine learning experiments. In ML Systems workshop.

Silva, V., de Oliveira, D., Valduriez, P., and Mattoso, M. (2018). Dfanalyzer: runtime dataflow analysis of scientific applications using provenance. PVLDB, 11(12):2082–2085.

Silva, V., Leite, J., Camata, J. J., De Oliveira, D., Coutinho, A. L., Valduriez, P., and Mattoso, M. (2017). Raw data queries during data-intensive parallel workflow execution. FGCS, 75:402–422.

Tsay, J., Mummert, T., Bobroff, N., Braz, A., Westerink, P., and Hirzel, M. (2018). Runway: machine learning model experiment management tool. In SysML.

Zaharia, M., Chen, A., Davidson, A., Ghodsi, A., Hong, S. A., Konwinski, A., Murching, S., Nykodym, T., Ogilvie, P., Parkhe, M., Xie, F., and Zumar, C. (2018). Accelerating the machine learning lifecycle with mlflow. IEEE Data Eng. Bull., 41:39–45.

Zhu, Y. and Zabaras, N. (2018). Bayesian deep convolutional encoder–decoder networks for surrogate modeling and uncertainty quantification. Journal of Computational Physics, 366:415–447.
Publicado
28/09/2020
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PINA, Débora; KUNSTMANN, Liliane; OLIVEIRA, Daniel; VALDURIEZ, Patrick; MATTOSO, Marta. Uma abordagem para coleta e análise de dados de configurações em redes neurais profundas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 35. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 187-192. ISSN 2763-8979. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2020.13639.