Modularity in deep learning
Modularité dans l'apprentissage profond
Résumé
This Ph.D. thesis is dedicated to enhancing the efficiency of Deep Learning by leveraging the principle of modularity. It contains several main contributions: a literature survey on modularity in Deep Learning; the introduction of OmniPrint and Meta-Album, tools that facilitate the investigation of data modularity; case studies examining the effects of episodic few-shot learning, an instance of data modularity; a modular evaluation mechanism named LTU for assessing privacy risks; and the method RRR for reusing pre-trained modular models to create more compact versions. Modularity, which involves decomposing an entity into sub-entities, is a prevalent concept across various disciplines. This thesis examines modularity across three axes of Deep Learning: data, task, and model. OmniPrint and Meta-Album assist in benchmarking modular models and exploring data modularity's impacts. LTU ensures the reliability of the privacy assessment. RRR significantly enhances the utilization efficiency of pre-trained modular models. Collectively, this thesis bridges the modularity principle with Deep Learning and underscores its advantages in selected fields of Deep Learning, contributing to more resource-efficient Artificial Intelligence.
L'objectif de cette thèse est de rendre l'apprentissage profond plus efficace en termes de ressources en appliquant le principe de modularité. La thèse comporte plusieurs contributions principales : une étude de la littérature sur la modularité dans l'apprentissage profond; la conception d'OmniPrint et de Meta-Album, des outils qui facilitent l'étude de la modularité des données; des études de cas examinant les effets de l'apprentissage épisodique, un exemple de modularité des données; un mécanisme d'évaluation modulaire appelé LTU pour évaluer les risques en matière de protection de la vie privée; et la méthode RRR pour réutiliser des modèles modulaires pré-entraînés afin d'en construire des versions plus compactes. La modularité, qui implique la décomposition d'une entité en sous-entités, est un concept répandu dans diverses disciplines. Cette thèse examine la modularité sur trois axes de l'apprentissage profond : les données, la tâche et le modèle. OmniPrint et Meta-Album facilitent de comparer les modèles modulaires et d'explorer les impacts de la modularité des données. LTU garantit la fiabilité de l'évaluation de la protection de la vie privée. RRR améliore l'efficacité de l'utilisation des modèles modulaires pré-entraînés. Collectivement, cette thèse fait le lien entre le principe de modularité et l'apprentissage profond et souligne ses avantages dans certains domaines de l'apprentissage profond, contribuant ainsi à une intelligence artificielle plus efficace en termes de ressources.
Origine : Version validée par le jury (STAR)