RESQUE：任务和分布转变的估算器以实现可持续模型重用

本研究解决了深度学习模型重用中的关键挑战，即如何有效估算在任务或分布发生变化时模型的再训练成本。我们提出了一种新颖的度量工具RESQUE，该工具能为资源需求提供简洁的量化指标。研究结果表明，RESQUE与再训练过程中的多项重要指标（如训练周期、梯度范数及碳排放）具有强相关性，从而为用户在模型重用时做出可持续决策提供支持。