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English(EN) A Comparative Analysis on the Performance of Upper Confidence Bound Algorithms in Adaptive Deep Neural Networks

新的UCB策略增强了用于边缘计算的自适应深度神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员为边缘计算环境中的自适应深度神经网络（ADNNs）引入了四种新的上限置信界（UCB）策略。这些策略，包括UCB-Bayes、UCB-Tuned和UCB-V，旨在动态平衡精度与能耗和延迟。使用CIFAR数据集在ResNet和MobileViT模型上进行的实验表明，UCB-Bayes收敛速度最快，而UCB-V和UCB-Tuned在精度、延迟和能耗之间提供了最佳的权衡。 AI

影响 为边缘设备上高效的深度学习引入了新的自适应推理策略，有望提高性能和资源利用率。

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报道来源 [1]

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