BriefGPT - AI 论文速递
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深度神经网络加速器故障定位的监视器部署
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种高度紧凑的运行时监控方法，可以从少量隐藏层中提取选择性知识，并有效地检测静默数据损坏。通过在网络层中放置量化标记，准确估计当前推断的异常情况，实现对正常和异常行为的分类。该方法在检测上具有高精确度和召回率，并且计算开销最小，有助于模型的可解释性。
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关键要点
- 提出了一种高度紧凑的运行时监控方法。
- 该方法可以从少量隐藏层中提取选择性知识。
- 有效检测静默数据损坏，来源于硬件内存和输入故障。
- 通过在网络层中放置量化标记，准确估计异常情况。
- 实现对正常和异常行为的可解释性分类。
- 检测精确度高达96%，召回率高达98%。
- 计算开销最小，仅为非监督推断时间的0.3%。
- 该方法有助于模型的可解释性。
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