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QoS-Nets: Adaptive Approximate Neural Network Inference
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内容提要
本研究提出了一种灵活重用近似乘法器的方法，解决神经网络运行时算力资源消耗波动的问题。通过搜索算法，系统可选择合适的近似乘法器子集并再训练，以优化性能，动态调整服务质量。
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关键要点
- 本研究提出了一种灵活重用近似乘法器的方法。
- 该方法解决了神经网络应用运行时算力资源消耗变动的问题。
- 引入了一种搜索算法，根据用户定义的大小选择适当的近似乘法器子集。
- 通过再训练优化任务性能，以适应环境条件变化。
- 系统能够动态调整服务质量。
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