提高混合信号加速器上深度神经网络推理准确性的高效降噪方法

本研究解决了模拟计算组件引起的过程变化和老化对模拟神经网络准确性的影响。通过在预训练模型的选定层之间引入降噪块，并优化插入位置，显著提升了模型在多种噪声水平下的鲁棒性。实验结果表明，平均增加2.03%的参数计数开销后，准确性下降从31.7%降至1.15%。