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EERO: 早期退出与拒绝选项的有限预算高效分类
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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
研究人员提出了一种创新的方法，将早期退出和分裂计算合并在一起，以解决深度神经网络在资源受限设备上的部署问题。实验证明，这种方法能够显著降低成本。
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关键要点
- 深度神经网络在各个领域表现出色，但其庞大大小限制了在资源受限设备上的部署。
- 提出了一种创新的统一方法，将早期退出和分裂计算合并。
- 确定了 DNN 中边缘设备计算的最佳深度和推断方式。
- 图像分类受到时间、光照和天气等环境失真的影响。
- 引入了 I-SplitEE 在线无监督算法，适用于缺乏基本事实和具有时序数据的场景。
- 实验证明 I-SplitEE 能够在降低 5% 性能退化的情况下，至少降低 55% 的成本。
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