論文の概要: Grad-FEC: Unequal Loss Protection of Deep Features in Collaborative Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01846v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 17:49:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:09:48.343798
• Title: Grad-FEC: Unequal Loss Protection of Deep Features in Collaborative Intelligence
• Title（参考訳）: Grad-FEC: コラボレーションインテリジェンスにおける深い特徴の不平等な損失保護
• Authors: Korcan Uyanik, S. Faegheh Yeganli, Ivan V. Baji\'c
• Abstract要約: コラボレーションインテリジェンス(CI)では、人工知能(AI)モデルを、エッジデバイスにデプロイされるフロントエンドと、クラウドにデプロイされるバックエンドの2つの部分に分割する。 フロントエンドによって生成された深い特徴テンソルは、通信チャネルを介してクラウドに送信され、パケットロスを受ける可能性がある。 Unequal Loss Protection (ULP) によるパケット損失の存在下でのCIシステムのレジリエンスを高めるための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.135997578218486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative intelligence (CI) involves dividing an artificial intelligence (AI) model into two parts: front-end, to be deployed on an edge device, and back-end, to be deployed in the cloud. The deep feature tensors produced by the front-end are transmitted to the cloud through a communication channel, which may be subject to packet loss. To address this issue, in this paper, we propose a novel approach to enhance the resilience of the CI system in the presence of packet loss through Unequal Loss Protection (ULP). The proposed ULP approach involves a feature importance estimator, which estimates the importance of feature packets produced by the front-end, and then selectively applies Forward Error Correction (FEC) codes to protect important packets. Experimental results demonstrate that the proposed approach can significantly improve the reliability and robustness of the CI system in the presence of packet loss.
• Abstract（参考訳）: コラボレーションインテリジェンス(CI)では、人工知能(AI)モデルを、エッジデバイスにデプロイされるフロントエンドと、クラウドにデプロイされるバックエンドの2つの部分に分割する。 フロントエンドによって生成された深い特徴テンソルは、通信チャネルを介してクラウドに送信され、パケットロスを受ける可能性がある。 この問題に対処するために,Unequal Loss Protection (ULP) によるパケット損失の存在下でのCIシステムのレジリエンスを高める新しい手法を提案する。 提案手法は,フロントエンドが生成する特徴パケットの重要度を推定し,重要なパケットを保護するために前方誤り訂正(FEC)符号を選択的に適用する特徴重要度推定器を含む。 実験の結果,提案手法はパケット損失の場合にciシステムの信頼性とロバスト性を大幅に向上できることがわかった。

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