論文の概要: I-SplitEE: Image classification in Split Computing DNNs with Early Exits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10541v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 07:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 16:31:25.865248
• Title: I-SplitEE: Image classification in Split Computing DNNs with Early Exits
• Title（参考訳）: I-SplitEE:早期排他型DNNにおける画像分類
• Authors: Divya Jyoti Bajpai, Aastha Jaiswal, Manjesh Kumar Hanawal
• Abstract要約: 大規模なDeep Neural Networks(DNN)は、エッジやモバイル、IoTプラットフォームといったリソース制約のあるデバイスにデプロイするのを妨げる。 我々の研究は、アーリーエグジットとスプリットコンピューティングを融合した革新的な統一アプローチを提示している。 I-SplitEEは、地上の真実とシーケンシャルなデータを持たないシナリオに理想的なオンラインの教師なしアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.402030962296633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advances in Deep Neural Networks (DNNs) stem from their exceptional performance across various domains. However, their inherent large size hinders deploying these networks on resource-constrained devices like edge, mobile, and IoT platforms. Strategies have emerged, from partial cloud computation offloading (split computing) to integrating early exits within DNN layers. Our work presents an innovative unified approach merging early exits and split computing. We determine the 'splitting layer', the optimal depth in the DNN for edge device computations, and whether to infer on edge device or be offloaded to the cloud for inference considering accuracy, computational efficiency, and communication costs. Also, Image classification faces diverse environmental distortions, influenced by factors like time of day, lighting, and weather. To adapt to these distortions, we introduce I-SplitEE, an online unsupervised algorithm ideal for scenarios lacking ground truths and with sequential data. Experimental validation using Caltech-256 and Cifar-10 datasets subjected to varied distortions showcases I-SplitEE's ability to reduce costs by a minimum of 55% with marginal performance degradation of at most 5%.
• Abstract（参考訳）: 近年のDeep Neural Networks(DNN)の進歩は、さまざまな領域にわたる例外的なパフォーマンスに起因している。 しかし、それら固有の大規模なネットワークは、エッジ、モバイル、IoTプラットフォームといったリソース制約のあるデバイスにこれらのネットワークをデプロイすることを妨げる。 部分的なクラウド計算のオフロード(スプリットコンピューティング)からDNN層への早期出口の統合に至るまで、戦略が生まれている。 我々の研究は、アーリーエグジットとスプリットコンピューティングを融合した革新的な統一アプローチを提示している。 我々は,エッジデバイス計算におけるDNNの最適深さである分割層を決定するとともに,精度,計算効率,通信コストを考慮した推定のためにエッジデバイス上で推論するか,クラウドにオフロードするかを決定する。 また、画像分類は、時刻、照明、天候などの要因によって、様々な環境歪みに直面している。 これらの歪みに対応するために,本論文では,基礎的真理や逐次データに欠けるシナリオに理想的なオンライン非教師なしアルゴリズムであるi-spliteeを提案する。 caltech-256とcifar-10を用いた実験検証では、i-spliteeのコスト削減能力が最低55%、限界性能低下が最大5%を示す。

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