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MTL-Split：利用分布式计算的边缘设备多任务学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种设计深度神经网络的方法，通过网络拆分将工作负载分配到头戴设备上的摄像头传感器和中央聚合器上，以满足系统性能目标。使用SplitNets框架进行模型设计、拆分和通信减少，并在多视图系统中扩展框架，以实现从多个相机传感器中输入的最佳性能和系统效率的融合学习。验证结果表明，拆分网络在ImageNet和3D分类的单视图及多视图系统上的表现优于现有方法。
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关键要点
- 设计深度神经网络以满足系统性能目标。
- 通过网络拆分将工作负载分配到摄像头传感器和中央聚合器。
- 使用SplitNets框架进行模型设计、拆分和通信减少。
- 扩展框架用于多视图系统以实现最佳性能和系统效率的融合学习。
- 验证结果显示拆分网络在ImageNet和3D分类的单视图及多视图系统上表现优于现有方法。
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