BottleNet：一种面向智能移动云计算服务的深度学习架构
分布式、并行与集群计算
2019-02-05 v1 机器学习
摘要
近期研究表明，通过将深度神经网络在移动设备与云之间切分，可显著改善其延迟与能耗。本文介绍了一种称为 BottleNet 的新型深度学习架构，用于减少需发送至云的特征尺寸。此外，我们提出了一种训练方法，以补偿因在将特征传输至云之前对其进行有损压缩而带来的潜在精度损失。与仅使用云的方法相比，BottleNet 在精度损失可忽略的情况下，端到端延迟平均改善 30 倍，移动能耗平均改善 40 倍。
引用
@article{arxiv.1902.01000,
title = {BottleNet: A Deep Learning Architecture for Intelligent Mobile Cloud Computing Services},
author = {Amir Erfan Eshratifar and Amirhossein Esmaili and Massoud Pedram},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.01000},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1902.00147