本論文では、バイオマス組成の推定をエッジデバイスで効率的に行うための手法を提案している。
まず、フィルタプルーニングを用いてモデルの圧縮を行い、エネルギー消費を削減する。しかし、プルーニングにより精度が低下する問題がある。そこで、予測の不確実性を表す分散を出力するように学習を行う。予測分散が大きい画像については、より正確な非プルーニングモデルを用いて再推定を行う。
この手法により、エネルギー効率と精度のバランスを取ることができる。実験では、NVIDIA Jetson Nanoエッジデバイスを用いて評価を行い、従来手法と比べて40-60%のエネルギー消費削減を実現しつつ、精度も4%程度の低下に抑えられることを示している。
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by Muhammad Zaw... às arxiv.org 04-18-2024
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