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LearningTime/Memory-EfﬁcientDeepArchitectureswithBudgetedSuper

Networks

´**,†

TomVeniatandLudovicDenoyer

*´

SorbonneUniversite,LIP6,F-75005,Paris,France

†CriteoResearch

{tom.veniat,ludovic.denoyer}@lip6.fr

Whenfacingreal-worldproblems,thispredictiveperfor-

manceisnottheonlymeasurethatmatters.Indeed,learn-

Weproposetofocusontheproblemofdiscoveringneu-ingaverygoodpredictivemodelwiththehelpofaclus-

ralnetworkarchitecturesefﬁcientintermsofbothpredic-terofGPUsmightleadtoaneuralnetworkthatcanbe

tionqualityandcost.Forinstance,ourapproachisableincompatiblewithlow-resourcemobiledevices.Another

tosolvethefollowingtasks:learnaneuralnetworkabletoexampleconcernsdistributedmodelsinwhichonepartof

predictwellinlessthan100millisecondsorlearnanefﬁ-thecomputationismadeinthecloudandtheotherpartis

cientmodelthatﬁtsina50Mbmemory.Ourcontributionmadeonthedevice.Insuchsituations,anefﬁcientarchitec-

isanovelfamilyofmodelscalledBudgetedSuperNetworksturewouldhavetopredictaccuratelywhileminimizingthe

(BSN).Theyarelearnedusinggradientdescenttechniquesamountofedmessagesbetweenthecloudandthe

applied

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