論文の概要: On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01077v3
• Date: Sun, 17 Sep 2023 02:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:01:35.649116
• Title: On-Device Learning: A Neural Network Based Field-Trainable Edge AI
• Title（参考訳）: オンデバイス学習: ニューラルネットワークに基づくフィールドトレインブルエッジAI
• Authors: Hiroki Matsutani, Mineto Tsukada, Masaaki Kondo
• Abstract要約: この記事では、この問題を解決するために、デバイス上で学習するアプローチに基づいたニューラルネットワークを紹介します。 われわれのアプローチは、事実上のバックプロパゲーションベースのトレーニングとは全く異なるが、ローエンドのエッジデバイス向けに調整されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0862713732635862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world edge AI applications, their accuracy is often affected by various environmental factors, such as noises, location/calibration of sensors, and time-related changes. This article introduces a neural network based on-device learning approach to address this issue without going deep. Our approach is quite different from de facto backpropagation based training but tailored for low-end edge devices. This article introduces its algorithm and implementation on a wireless sensor node consisting of Raspberry Pi Pico and low-power wireless module. Experiments using vibration patterns of rotating machines demonstrate that retraining by the on-device learning significantly improves an anomaly detection accuracy at a noisy environment while saving computation and communication costs for low power.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のエッジAIアプリケーションでは、ノイズ、センサーの位置/校正、時間関連の変化など、さまざまな環境要因によってその精度が影響されることが多い。 この記事では、深入りせずにこの問題に対処するために、オンデバイス学習アプローチに基づくニューラルネットワークを紹介します。 我々のアプローチは、事実上のバックプロパゲーションベースのトレーニングとは全く異なるが、ローエンドのエッジデバイス向けに調整されている。 本稿では,raspberry pi pi picoと低消費電力無線モジュールからなる無線センサノードのアルゴリズムと実装を紹介する。 回転機械の振動パターンを用いた実験により、デバイス上での学習による再学習は、低消費電力の計算と通信コストを節約しつつ、ノイズ環境における異常検出精度を大幅に向上することを示した。

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