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Mohammad Hasan Ahmadilivani
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新方法利用质心增强深度神经网络的容错能力
研究人员开发了一种新颖的以质心（CoG）为导向的权重校正方法，以增强用于安全关键应用的深度神经网络（DNN）的容错能力。该技术通过分析每层内权重的空间特征来恢复损坏的权重，而无需重新训练或更改架构。实验表明，在各种网络（包括基于LSTM的模型如StageNet和MTFNet，以及CNN如ResNet-18和VGG-16）中，即使在高比特错误率下，容错能力也得到了显著提高。
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新方法提升深度神经网络可靠性，优于 ECC
研究人员开发了两种新颖的方法 MSET 和 CEP，以增强大规模深度学习模型在硬件故障方面的可靠性。MSET 选择性地保护 CNN 和 ViT 参数中最易受影响的位，而 CEP 为所有位提供细粒度保护。与传统的 ECC 方法相比，这两种方法都展示了更高的可靠性，其中 MSET 通过关注其 FP16 和 FP32 表示中的最高指数位，在 ViT 方面显示出特别的潜力。与传统的 ECC 相比，这些新技术提供了显著的可靠性改进，同时具有更低…