論文の概要: DFTS2: Simulating Deep Feature Transmission Over Packet Loss Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00794v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 19:34:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-04 10:58:43.483138
- Title: DFTS2: Simulating Deep Feature Transmission Over Packet Loss Channels
- Title（参考訳）: DFTS2: パケット損失チャネル上での深い特徴伝達のシミュレーション
- Authors: Ashiv Dhondea, Robert A. Cohen, Ivan V. Baji\'c
- Abstract要約: エッジクラウドコラボレーティブインテリジェンス(CI)では、推論を行うAIモデルの情報パスに信頼できない送信チャネルが存在する。
システム動作を理解し、適切なエラー制御戦略を開発するためには、CIシステムのパフォーマンスを不完全なチャネルでシミュレートできることが重要です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.192504570921624
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In edge-cloud collaborative intelligence (CI), an unreliable transmission
channel exists in the information path of the AI model performing the
inference. It is important to be able to simulate the performance of the CI
system across an imperfect channel in order to understand system behavior and
develop appropriate error control strategies. In this paper we present a
simulation framework called DFTS2, which enables researchers to define the
components of the CI system in TensorFlow~2, select a packet-based channel
model with various parameters, and simulate system behavior under various
channel conditions and error/loss control strategies. Using DFTS2, we also
present the most comprehensive study to date of the packet loss concealment
methods for collaborative image classification models.
- Abstract（参考訳）: エッジクラウドコラボレーティブインテリジェンス(CI)では、推論を行うAIモデルの情報パスに信頼できない送信チャネルが存在する。
システム動作を理解し,適切なエラー制御戦略を開発するためには,不完全なチャネルを越えたciシステムのパフォーマンスをシミュレートすることが重要である。
本稿では、DFTS2と呼ばれるシミュレーションフレームワークについて、研究者がTensorFlow~2でCIシステムのコンポーネントを定義し、様々なパラメータを持つパケットベースのチャネルモデルを選択し、様々なチャネル条件下でのシステムの挙動をシミュレートする。
また,dfts2を用いて,協調画像分類モデルにおけるパケット損失隠蔽法について,これまで最も包括的に検討した。
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