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Balancing Robustness and Efficiency in Embedded Deep Neural Networks Through Activation Function Selection
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了嵌入式深度神经网络中激活函数的选择，提出使用有界激活函数以提高模型对软错误的鲁棒性，同时保持准确性和计算效率，具有重要应用潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了嵌入式深度神经网络中激活函数的选择。
- 引入有界激活函数以提高模型对软错误的鲁棒性。
- 研究评估了有界激活函数对模型准确性、可压缩性和计算负担的影响。
- 选择合适的激活函数能够在提高鲁棒性的同时维持模型的效率。
- 该研究具有重要的应用潜力，特别是在安全关键应用中。
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