REAPER: A Framework for Materializing and Reusing Deep-Learning Models (E|ASY-Opt INF6)

Third Party Funds Group - Sub project

Acronym: E|ASY-Opt INF6

Start date : 01.01.2017

End date : 31.12.2020


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Overall project

EFRE EIASY-Opt - Kompetenz- und Analyseprojekt für die "datengetriebene Prozess- und Produktionsoptimierung mittels Data Mining und Big Data"

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Short description

Within the framework of the EFRE-E|ASY-Opt subproject, the potential of data mining methods in the area of manufacturing is being investigated. Especially the training of Deep-Learning models is a computationally intensive task, which may take hours or several days. The training time can be shortened considerably by using an already trained model, as long as the goal and source task are closely related. This connection is not yet fully understood.

The aim of this research project is to implement a system called REAPER (Reusable Neural Network Pattern Repository) to support data scientists in storing and reusing already trained deep learning models.

Scientific Abstract

Im Rahmen des EFRE-E|ASY-Opt Teilprojektes wird das Potential von Data Mining Methoden im Bereich der Fertigung des produzierenden Gewerbes untersucht. Speziell das Trainieren von Deep-Learning Modellen stellt eine rechenintensive Aufgabe dar, welche mitunter Stunden bis mehrere Tage in Anspruch nehmen kann. Die Trainingszeit kann durch die Verwendung eines bereits trainierten Modells erheblich verkürzt werden, sofern die Ziel und Quellaufgabe in engen Zusammenhang zueinander stehen. Dieser Zusammenhang wird aktuell noch nicht vollumfänglich verstanden.

Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Umsetzung eines Systems namens REAPER (Reusable Neural Network Pattern Repository), um Data Scientists bei der Speicherung und Wiederverwendung von bereits trainierten Deep-Learning Modellen zu unterstützen.


Contributing FAU Organisations:

Funding Source

Research Areas