本文提出了一种基于流式雷达数据的早期退出神经网络技术，旨在提高嵌入式设备的深度学习推理效率。该方法通过在隐藏层添加分类器分支，允许在结果足够时提前终止推理，节省高达26%的计算成本，同时保持较小的准确性损失。这项技术适用于资源有限的智能设备，推动智能家居和物联网的发展。