論文の概要: Temporal Patience: Efficient Adaptive Deep Learning for Embedded Radar Data Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05686v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 12:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 15:38:19.823854
• Title: Temporal Patience: Efficient Adaptive Deep Learning for Embedded Radar Data Processing
• Title（参考訳）: 時間的忍耐:組み込みレーダデータ処理のための効率的な適応型ディープラーニング
• Authors: Max Sponner and Julius Ott and Lorenzo Servadei and Bernd Waschneck and Robert Wille and Akash Kumar
• Abstract要約: 本稿では,ストリーミングレーダデータに存在する時間相関を利用して,組込みデバイス上でのディープラーニング推論のための早期排他ニューラルネットワークの効率を向上させる手法を提案する。 以上の結果から,提案手法は単一排他ネットワーク上での推論当たりの演算量の最大26%を削減し,信頼度に基づく早期排他バージョンで12%を削減できることがわかった。 このような効率向上により、リソース制約のあるプラットフォーム上でリアルタイムなレーダデータ処理が可能になり、スマートホーム、インターネット・オブ・シング、人間とコンピュータのインタラクションといったコンテキストにおける新しいアプリケーションが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.359030177348051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radar sensors offer power-efficient solutions for always-on smart devices, but processing the data streams on resource-constrained embedded platforms remains challenging. This paper presents novel techniques that leverage the temporal correlation present in streaming radar data to enhance the efficiency of Early Exit Neural Networks for Deep Learning inference on embedded devices. These networks add additional classifier branches between the architecture's hidden layers that allow for an early termination of the inference if their result is deemed sufficient enough by an at-runtime decision mechanism. Our methods enable more informed decisions on when to terminate the inference, reducing computational costs while maintaining a minimal loss of accuracy. Our results demonstrate that our techniques save up to 26% of operations per inference over a Single Exit Network and 12% over a confidence-based Early Exit version. Our proposed techniques work on commodity hardware and can be combined with traditional optimizations, making them accessible for resource-constrained embedded platforms commonly used in smart devices. Such efficiency gains enable real-time radar data processing on resource-constrained platforms, allowing for new applications in the context of smart homes, Internet-of-Things, and human-computer interaction.
• Abstract（参考訳）: radarセンサーは常時オンのスマートデバイスに電力効率の良いソリューションを提供するが、リソースに制約のある組み込みプラットフォームでデータストリームを処理することは依然として難しい。 本稿では,ストリーミングレーダデータに存在する時間相関を利用して,組み込みデバイス上でのディープラーニング推論のための早期排他ニューラルネットワークの効率を向上させる手法を提案する。 これらのネットワークは、アーキテクチャの隠れたレイヤにさらなる分類子ブランチを追加し、その結果が実行時の決定機構によって十分と見なされる場合、推論の早期終了を可能にする。 提案手法では,推論をいつ終了するかを判断し,精度の低下を最小限に抑えながら計算コストを削減できる。 提案手法は,1つのエグジットネットワーク上で最大26%,信頼度に基づく早期エグジットバージョンで12%の運用を節約できることを実証した。 提案手法はコモディティなハードウェア上で動作し,従来の最適化と組み合わせることで,スマートデバイスで一般的に使用されるリソース制約のある組込みプラットフォームで利用できるようにする。 このような効率の向上により、リソース制約のあるプラットフォームでのリアルタイムレーダーデータ処理が可能になり、スマートホーム、インターネット・オブ・シング、人間とコンピュータのインタラクションといったコンテキストで新しいアプリケーションが可能になる。

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