Under de senaste fem åren har Deep Neural Nets erbjudit mer exakta lösningar på många problem i taligenkänning och datorseende, och dessa lösningar har överträffat en tröskel för acceptans för många applikationer. Till följd av detta har Deep Neural Networks ersättat andra metoder för att lösa problem inom dessa områden och möjliggjort många nya tillämpningar. Även om designen av Deep Neural Nets fortfarande är något av en konstform, har vi i vårt arbete funnit grundläggande principer för utforskning av designutrymme som används för att utveckla inbyggda mikroprocessorarkitekturer att vara mycket tillämpliga på designen av Deep Neural Net arkitekturer. I synnerhet har vi använt dessa designprinciper för att skapa en ny Deep Neural Net kallad SqueezeNet som kräver endast 480KB lagring för sina modellparametrar. Vi har ytterligare integrerat alla dessa erfarenheter för att utveckla något av en spelbok för att skapa små Deep Neural Nets för inbyggda system.
Nyligen har Ref kartlagt nuvarande metoder för att utforma små, energieffektiva djupa neurala nät.
Small neural nets are beautiful: enabling embedded systems with small deep-neural-network architectures
{'venue': "CODES '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}