深度神经网络加速器故障定位的监视器部署

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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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