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Perturbation-efficient Zeroth-order Optimization for Hardware-friendly On-device Training
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出PeZO框架，旨在解决零阶优化在硬件平台上对高高斯随机数生成的需求。通过随机数重用策略和适应性缩放方法，显著降低了硬件资源和功耗，使设备端训练成为可能。实验结果表明，PeZO在逻辑单元和功耗方面具有优势，为未来研究提供了重要见解。
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关键要点
- 本研究提出PeZO框架，旨在解决零阶优化在硬件平台上对高高斯随机数生成的需求。
- 设计了随机数重用策略和适应性缩放方法，以降低硬件资源的需求和功耗。
- 实验结果显示，PeZO显著减少了随机数生成所需的逻辑单元和功耗。
- PeZO使零阶优化在设备端训练成为可能，为未来研究提供了重要见解。
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