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面向协作边缘平台的自适应工作负载分配用于重视准确性的深度神经网络推理

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种自适应工作负载分配方法，考虑边缘设备的节点异构性和应用特定的准确性和性能要求，以提高性能和准确度。测试结果表明，平均性能提升了41.52%，输出准确度提升了5.2%。

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标签

DNN模型 准确度提升 性能提升 神经网络 自适应工作负载分配 边缘设备
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