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物联网设备上用于能效时序应用的传感器感知分类器
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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
本文介绍了一种利用早期退出神经网络在嵌入式设备上进行深度学习推理的新技术，通过添加额外的分类器分支，允许在运行时决策机制认为结果足够时提前终止推理，从而减少计算成本。实验结果表明，该技术每次推理节省了多达26%的操作，适用于资源有限的嵌入式平台。应用领域包括智能设备、智能家居、物联网和人机交互。
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关键要点
- 提出了一种利用早期退出神经网络的新技术，适用于嵌入式设备的深度学习推理。
- 通过在隐藏层之间添加额外的分类器分支，允许提前终止推理以减少计算成本。
- 该技术每次推理节省了多达26%的操作，保持准确性损失最小。
- 适用于资源有限的嵌入式平台，能够与传统优化相结合。
- 应用领域包括智能设备、智能家居、物联网和人机交互。
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