論文の概要: A distributed neural network architecture for dynamic sensor selection
with application to bandwidth-constrained body-sensor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08379v1
- Date: Wed, 16 Aug 2023 14:04:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 13:16:03.338864
- Title: A distributed neural network architecture for dynamic sensor selection
with application to bandwidth-constrained body-sensor networks
- Title（参考訳）: 動的センサ選択のための分散ニューラルネットワークアーキテクチャと帯域制限体-センサネットワークへの応用
- Authors: Thomas Strypsteen and Alexander Bertrand
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)のための動的センサ選択手法を提案する。
データセット全体の固定選択ではなく、個々の入力サンプルに対して最適なセンササブセット選択を導出することができる。
無線センサネットワーク(WSN)の寿命を、各ノードの送信頻度に制約を加えることで、この動的選択をいかに利用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.022158485867536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a dynamic sensor selection approach for deep neural networks
(DNNs), which is able to derive an optimal sensor subset selection for each
specific input sample instead of a fixed selection for the entire dataset. This
dynamic selection is jointly learned with the task model in an end-to-end way,
using the Gumbel-Softmax trick to allow the discrete decisions to be learned
through standard backpropagation. We then show how we can use this dynamic
selection to increase the lifetime of a wireless sensor network (WSN) by
imposing constraints on how often each node is allowed to transmit. We further
improve performance by including a dynamic spatial filter that makes the
task-DNN more robust against the fact that it now needs to be able to handle a
multitude of possible node subsets. Finally, we explain how the selection of
the optimal channels can be distributed across the different nodes in a WSN. We
validate this method on a use case in the context of body-sensor networks,
where we use real electroencephalography (EEG) sensor data to emulate an EEG
sensor network. We analyze the resulting trade-offs between transmission load
and task accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データセット全体に対する固定的な選択ではなく,特定の入力サンプル毎に最適なセンササブセット選択を導出可能な,ディープニューラルネットワーク(dnn)のための動的センサ選択手法を提案する。
この動的選択は、Gumbel-Softmaxトリックを使ってタスクモデルとエンドツーエンドで共同で学習し、標準的なバックプロパゲーションを通じて決定的な決定を学習できるようにする。
次に、各ノードの送信頻度に制約を課すことで、この動的選択を無線センサネットワーク(wsn)の寿命を増加させる方法を示す。
我々はさらに,タスク-DNNが複数のノードサブセットを扱う必要があるという事実に対して,より堅牢な動的空間フィルタを組み込むことで,パフォーマンスを向上する。
最後に、wsnにおける最適なチャネルの選択がどのようにして異なるノードに分散できるかを説明する。
本手法は,脳波センサネットワークをエミュレートするために,eeg(real electroencephalography)センサデータを用いた体感センサネットワークのユースケースで検証する。
送信負荷とタスク精度のトレードオフを解析した。
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