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通过预定义稀疏性增强分裂计算和早退出应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种创新的方法，将早期退出和分裂计算合并在一起，以解决深度神经网络在资源受限设备上的部署问题。实验证明，这种方法能够显著降低成本。
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关键要点
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深度神经网络在各个领域表现出色，但其庞大大小限制了在资源受限设备上的部署。
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提出了一种创新的统一方法，将早期退出和分裂计算结合起来。
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该方法考虑了准确性、计算效率和通信成本，确定了最佳的分裂层。
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研究还探讨了在边缘设备上进行推断或将推断卸载到云中的选择。
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图像分类受到时间、光照和天气等环境失真的影响。
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引入了名为 I-SplitEE 的在线无监督算法，适用于缺乏基本事实和具有时序数据的场景。
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实验证明 I-SplitEE 能够在降低最多 5% 的性能退化的情况下，将成本降低至少 55%。
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