面向鲁棒高效的云边弹性模型适应：选择性熵蒸馏

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于云边弹性模型适应（CEMA）范式，本文提出了一个在边缘设备上进行深度学习模型自适应的方法，通过前向传播和样本重放策略，更新和分发规范化层的仿射参数，以适应动态变化的环境，从而提高性能并减少通信负担。

EdgeConvEns是一种卷积集成学习方法，可在边缘设备上训练和集成多个模型，提高预测性能。通过在FPGA设备上独立训练模型并传输数据到中央服务器，EdgeConvEns能够在减少通信和数据使用的情况下超越当前最先进的性能。

EdgeConvEns FPGA 卷积集成学习 边缘设备 预测性能
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