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Oxford Flowers 102
Oxford Flowers 102
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新的DART-FL框架为动态边缘推理需求优化联邦学习
研究人员开发了DART-FL，一个用于联邦学习的新框架，旨在处理边缘设备上的动态推理需求。该系统智能地分配推理和训练之间的资源，优先处理当前需求较高的任务。DART-FL调整推理-训练资源分配和任务级训练重点，以确保满足服务级别目标，同时提高频繁请求任务的模型准确性。在Stanford Cars和Oxford Flowers 102等数据集上的评估证明了其在动态环境中的有效性。
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AI研究使用多臂老虎机剪枝神经网络
研究人员开发了一种新颖的方法来剪枝卷积神经网络（CNN）中的特征图，以降低计算成本和存储需求。该方法利用多臂老虎机算法，特别是UCB1和Thompson Sampling，在最小化准确性损失的同时识别和移除冗余特征图。研究表明，这些基于老虎机的算法在MNIST、CIFAR-10和SVHN等各种数据集上，其准确性与未剪枝模型相当，并且显著优于传统的贪婪和基于幅度的剪枝技术。