How green is continual learning, really? Analyzing the energy consumption in continual training of vision foundation models

📄 arXiv: 2409.18664v1 📥 PDF

作者: Tomaso Trinci, Simone Magistri, Roberto Verdecchia, Andrew D. Bagdanov

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-27

备注: This manuscript has been accepted at the Green FOundation MOdels (GreenFOMO) ECCV 2024 Workshop

💡 一句话要点

分析视觉基础模型持续学习的能耗，评估其绿色AI潜力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 能源效率 绿色AI 视觉基础模型 能耗分析

📋 核心要点

  1. 现有持续学习研究较少关注能源消耗，缺乏对算法环境可持续性的系统评估。
  2. 论文核心在于对比分析不同持续学习算法在训练和推理阶段的能耗，并提出能量净得分指标。
  3. 实验表明不同持续学习算法能耗差异显著，推理阶段能耗对评估环境可持续性至关重要。

📝 摘要（中文）

随着人工智能的日益普及，其对环境的影响已不容忽视。尽管持续学习可能对绿色人工智能有所贡献，但其环境可持续性仍相对未知。本文旨在系统地理解持续学习算法的能源效率。为此，我们进行了一系列广泛的实证实验，比较了最新的基于表征、提示和范例的持续学习算法以及两个标准基线（微调和联合训练）在持续适应预训练的ViT-B/16基础模型时的能耗。我们的实验在三个标准数据集上进行：CIFAR-100、ImageNet-R和DomainNet。此外，我们提出了一种新的指标，即能量净得分（Energy NetScore），用于衡量算法在能量-精度权衡方面的效率。通过多次评估，改变增量学习步骤的数量和大小，我们的实验表明，不同类型的持续学习算法对训练和推理过程中的能耗有非常不同的影响。尽管在持续学习文献中经常被忽视，但我们发现推理阶段消耗的能量对于评估持续学习模型的环境可持续性至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决持续学习算法在实际应用中能源消耗的问题。现有持续学习研究主要关注精度和灾难性遗忘，而忽略了算法的能源效率，这对于大规模部署和绿色AI至关重要。因此，需要系统地评估不同持续学习算法的能耗，并找到更节能的解决方案。

核心思路：论文的核心思路是通过实证研究，对比分析不同类型的持续学习算法（基于表征、提示和范例）在训练和推理阶段的能耗。同时，提出一种新的评估指标“能量净得分”，用于衡量算法在精度和能耗之间的权衡。通过这种方式，可以更全面地评估持续学习算法的环境可持续性。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 选择预训练的ViT-B/16作为基础模型；2) 选择三种类型的持续学习算法（基于表征、提示和范例）以及两个基线方法（微调和联合训练）；3) 在三个标准数据集（CIFAR-100、ImageNet-R和DomainNet）上进行实验；4) 测量和比较不同算法在训练和推理阶段的能耗；5) 使用能量净得分评估算法的效率。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统地评估了不同持续学习算法的能耗，填补了该领域的空白；2) 提出了能量净得分这一新的评估指标，可以更全面地衡量算法的效率；3) 强调了推理阶段能耗的重要性，这在以往的持续学习研究中经常被忽视。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择ViT-B/16作为基础模型，因为它是一种广泛使用的视觉Transformer模型；2) 选择三种不同类型的持续学习算法，以覆盖不同的方法；3) 使用标准数据集进行实验，以保证结果的可比性；4) 精确测量训练和推理阶段的能耗，并使用能量净得分进行评估。能量净得分的计算方式未知，需要在论文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同类型的持续学习算法在能耗方面存在显著差异。例如，某些基于提示的算法可能在训练阶段能耗较低，但在推理阶段能耗较高。此外，论文提出的能量净得分可以有效地衡量算法在精度和能耗之间的权衡。具体性能数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要持续学习的场景，例如自动驾驶、智能监控、医疗诊断等。通过选择更节能的持续学习算法，可以降低AI系统的运营成本，减少碳排放，并促进绿色AI的发展。未来的研究可以进一步探索更节能的持续学习方法，例如模型压缩、知识蒸馏等。

📄 摘要（原文）

With the ever-growing adoption of AI, its impact on the environment is no longer negligible. Despite the potential that continual learning could have towards Green AI, its environmental sustainability remains relatively uncharted. In this work we aim to gain a systematic understanding of the energy efficiency of continual learning algorithms. To that end, we conducted an extensive set of empirical experiments comparing the energy consumption of recent representation-, prompt-, and exemplar-based continual learning algorithms and two standard baseline (fine tuning and joint training) when used to continually adapt a pre-trained ViT-B/16 foundation model. We performed our experiments on three standard datasets: CIFAR-100, ImageNet-R, and DomainNet. Additionally, we propose a novel metric, the Energy NetScore, which we use measure the algorithm efficiency in terms of energy-accuracy trade-off. Through numerous evaluations varying the number and size of the incremental learning steps, our experiments demonstrate that different types of continual learning algorithms have very different impacts on energy consumption during both training and inference. Although often overlooked in the continual learning literature, we found that the energy consumed during the inference phase is crucial for evaluating the environmental sustainability of continual learning models.