微多普勒雷达分类的深度神经网络的鲁棒性

本文介绍了一种利用早期退出神经网络在嵌入式设备上进行深度学习推理的新技术，以提高处理资源有限的嵌入式平台上数据流的处理效率。该技术能够智能地决定何时终止推理，减少计算成本并最大限度地保持准确性。该技术适用于通用硬件，并可与传统优化相结合，使其适用于资源有限的嵌入式平台。这种效率提升使得在资源受限平台上进行实时雷达数据处理成为可能，并在智能家居、物联网和人机交互等领域推出了新的应用。