論文の概要: Incremental Online Learning Algorithms Comparison for Gesture and Visual Smart Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00591v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 17:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:38:21.008706
• Title: Incremental Online Learning Algorithms Comparison for Gesture and Visual Smart Sensors
• Title（参考訳）: ジェスチャーとビジュアルスマートセンサのためのインクリメンタルオンライン学習アルゴリズムの比較
• Authors: Alessandro Avi, Andrea Albanese, Davide Brunelli
• Abstract要約: 本稿では,加速度センサデータに基づくジェスチャー認識と画像分類の2つの実例として,最先端の4つのアルゴリズムを比較した。 以上の結果から,これらのシステムの信頼性と小型メモリMCUへのデプロイの可能性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tiny machine learning (TinyML) in IoT systems exploits MCUs as edge devices for data processing. However, traditional TinyML methods can only perform inference, limited to static environments or classes. Real case scenarios usually work in dynamic environments, thus drifting the context where the original neural model is no more suitable. For this reason, pre-trained models reduce accuracy and reliability during their lifetime because the data recorded slowly becomes obsolete or new patterns appear. Continual learning strategies maintain the model up to date, with runtime fine-tuning of the parameters. This paper compares four state-of-the-art algorithms in two real applications: i) gesture recognition based on accelerometer data and ii) image classification. Our results confirm these systems' reliability and the feasibility of deploying them in tiny-memory MCUs, with a drop in the accuracy of a few percentage points with respect to the original models for unconstrained computing platforms.
• Abstract（参考訳）: IoTシステムにおけるTinyMLは、MCUをデータ処理のエッジデバイスとして活用する。 しかし、従来のTinyMLメソッドは推論のみを実行でき、静的環境やクラスに限られる。 実際のケースシナリオは通常、動的環境で動作するため、元のニューラルモデルがもはや適切でないコンテキストを漂流させる。 このため、事前訓練されたモデルは、記録されたデータが徐々に時代遅れになったり、新しいパターンが現れるため、その寿命の間に精度と信頼性を低下させる。 継続的な学習戦略はモデルを最新の状態まで維持し、実行時のパラメータの微調整を行う。 本稿では,4つの最先端アルゴリズムを2つの実例で比較する。 一 加速度計データに基づくジェスチャー認識及び ii)画像分類。 本結果は,これらのシステムの信頼性と,最小メモリのMCUへのデプロイの実現可能性を確認し,制約のないコンピューティングプラットフォームの初期モデルに対して,数パーセントの精度の低下を図った。

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