加速推理与减少遗忘：早退出网络在持续学习中的双重好处
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内容提要
本研究提出了EENet框架，通过多目标学习优化深度神经网络的早期退出策略，以提高推理性能并降低计算成本。研究还探讨了动态推理方法和Exit Predictor机制在边缘计算中的应用，显示出在不同带宽条件下推理准确性的提升。
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Q&A
EENet框架的主要目标是什么？
EENet框架的主要目标是通过多目标学习优化深度神经网络的早期退出策略，以提高推理性能并降低计算成本。
Exit Predictor机制如何降低计算负担？
Exit Predictor机制通过引导困难数据样本绕过早期出口的计算，从而降低设备的计算负担，并根据通信带宽调整预测阈值。
动态推理方法的优势是什么？
动态推理方法通过在中间层排除无关类别，显著降低了深度神经网络的计算成本，提高了推理效率。
EENet在不同带宽条件下的表现如何？
EENet在不同带宽条件下能够调整预测阈值，从而在准确性和计算负担之间取得更好的折衷效果。
协作推理系统的应用场景是什么？
协作推理系统主要应用于无线网络边缘，能够通过早期退出策略提高图像分类任务的性能并节省通信资源。
多输出深度神经网络的优势有哪些？
多输出深度神经网络能够提高推理速度、减少过拟合，并利用多层次计算平台的优势，适用于5G和雾计算环境。
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