BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-11T00:00:00Z 多硬件约束下增强神经架构搜索以在微型物联网设备上部署深度学习模型 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了一种新的方法，可以在单个标准训练时间内将用户定义的内存和延迟约束融入不同iable NAS优化方法中。该方法在五个物联网相关基准测试中进行了评估，降低了内存和延迟分别达到87.4%和54.2%，同时保证TinyML的最新手动调优深度神经网络的非劣性精度。 🏷️ 标签 NAS优化方法 TinyML 内存约束 延迟约束 深度学习 物联网 硬件 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
