論文の概要: Optimization of Layer Skipping and Frequency Scaling for Convolutional Neural Networks under Latency Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24014v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 12:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:35:06.897547
• Title: Optimization of Layer Skipping and Frequency Scaling for Convolutional Neural Networks under Latency Constraint
• Title（参考訳）: 遅延制約下における畳み込みニューラルネットワークの層スキャッピングと周波数スケーリングの最適化
• Authors: Minh David Thao Chan, Ruoyu Zhao, Yukuan Jia, Ruiqing Mao, Sheng Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,PLS(Proportional Layer Skipping)に関わるアプローチを提案し,周波数スケーリング(FS)を調整する。 PLSはネットワーク層を選択的にバイパスすることで計算複雑性を減らし、一方レイテンシ制約下でのエネルギー使用を最適化するためにプロセッサの周波数を周波数スケーリングする。 CIFAR-10データセットを用いたResNet-152の実験では、計算要求とエネルギー消費が最小限の精度で大幅に削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6947001137138455
• License:
• Abstract: The energy consumption of Convolutional Neural Networks (CNNs) is a critical factor in deploying deep learning models on resource-limited equipment such as mobile devices and autonomous vehicles. We propose an approach involving Proportional Layer Skipping (PLS) and Frequency Scaling (FS). Layer skipping reduces computational complexity by selectively bypassing network layers, whereas frequency scaling adjusts the frequency of the processor to optimize energy use under latency constraints. Experiments of PLS and FS on ResNet-152 with the CIFAR-10 dataset demonstrated significant reductions in computational demands and energy consumption with minimal accuracy loss. This study offers practical solutions for improving real-time processing in resource-limited settings and provides insights into balancing computational efficiency and model performance.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のエネルギー消費は、モバイルデバイスや自動運転車などのリソース制限された機器にディープラーニングモデルをデプロイする上で重要な要素である。 本稿では,PLS (Proportional Layer Skipping) とFS ( Frequency Scaling) のアプローチを提案する。 層スキップは、ネットワーク層を選択的にバイパスすることで計算の複雑さを低減する一方、周波数スケーリングはプロセッサの周波数を調整し、遅延制約下でのエネルギー使用を最適化する。 CIFAR-10データセットによるResNet-152上のPLSとFSの実験では、計算要求とエネルギー消費が最小限の精度で大幅に削減された。 本研究は,資源制限された環境でのリアルタイム処理を改善するための実用的なソリューションを提供し,計算効率とモデル性能のバランスに関する洞察を提供する。

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