ATM-Net：面向能量收集边缘智能的自适应终止与多精度神经网络
机器学习
2025-02-17 v1
摘要
ATM-Net 是一种专为能量收集物联网设备设计的新型神经网络架构，集成了自适应终止点与多精度计算。它通过早期退出点动态调整计算精度（32/8/4 位）和网络深度，以响应能源可用性。能源感知任务调度器优化了能源-精度权衡。在 CIFAR-10、PlantVillage 和 TissueMNIST 上的实验表明，ATM-Net 在 Q4 量化相较于 32 位运算时，实现最高达 96.93% 的准确率，并将功耗降低 87.5%。DenseNet-121 的功耗-延迟积从 13.6J降至 0.141J，ResNet-18 从 10.3J 降至 0.106J，显示其适用于能量收集系统。
引用
@article{arxiv.2502.09822,
title = {ATM-Net: Adaptive Termination and Multi-Precision Neural Networks for Energy-Harvested Edge Intelligence},
author = {Neeraj Solanki and Sepehr Tabrizchi and Samin Sohrabi and Jason Schmidt and Arman Roohi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.09822},
year = {2025}
}