Sensorutrustade smartphones och bärbara apparater omvandlar en mängd olika mobila appar från hälsoövervakning till digitala assistenter. Att på ett tillförlitligt sätt dra slutsatser om användarens beteende och sammanhang från bullriga och komplexa sensordata som samlats in under mobila enhetsbegränsningar är dock fortfarande ett öppet problem och en viktig flaskhals för utvecklingen av sensorappar. Under de senaste åren har framsteg inom området för djupinlärning resulterat i nästan aldrig tidigare skådade vinster i relaterade resultatuppgifter som tal och objektigenkänning. Men även om mobilanalys delar många av samma datamodelleringsutmaningar, har vi ännu inte sett att djupinlärning systematiskt studeras inom sensingdomänen. Om djup inlärning kunde leda till betydligt mer robust och effektiv mobil sensor inference skulle det revolutionera fältet genom att snabbt utöka antalet sensorappar redo för mainstream användning. I detta papper ger vi preliminära svar på denna potentiellt spel-förändrande fråga genom att prototypa en låg effekt Deep Neural Network (DNN) inference motor som utnyttjar både CPU och DSP av en mobil enhet SoC. Vi använder denna motor för att studera typiska mobila avkänningsuppgifter (t.ex., aktivitetsigenkänning) med DNNs, och jämföra resultat med inlärningstekniker i mer vanlig användning. Våra tidiga resultat ger illustrativa exempel på DNN-användning som inte överbelastar modern mobil hårdvara, samtidigt som de också visar hur de kan förbättra inference noggrannhet. Dessutom visar vi DNNs kan graciöst skala till ett större antal inferensklasser och kan flexibelt delas upp över mobila och fjärrresurser. Kollektivt belyser dessa resultat det kritiska behovet av ytterligare undersökning av hur området mobilanalys bäst kan använda sig av framsteg i djupinlärning mot robust och effektiv sensorinferens.
Lane och Al. REF studerade typiska mobila avkänningsuppgifter med hjälp av DNN.
Can Deep Learning Revolutionize Mobile Sensing?
{'venue': "HotMobile '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}