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DEX：用于高效CNN推理的小型AI加速器的数据通道扩展
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为数据通道扩展（DEX）的方法，旨在提升微型AI加速器上微型机器学习的推理准确度。通过均匀采样和通道堆叠，DEX实现了平均3.5%的准确度提升。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为数据通道扩展（DEX）的方法。
- DEX旨在提升微型AI加速器上微型机器学习的推理准确度。
- 通过均匀采样和通道堆叠，DEX实现了平均3.5%的准确度提升。
- DEX将额外的空间信息融入输入图像。
- 利用未充分利用的处理器和数据内存实现高效的并行执行。
- DEX在不增加推理延迟的情况下提升准确度。
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