Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har revolutionerat forskningen i datorseende, på grund av deras förmåga att fånga komplexa pa erns, vilket resulterar i höga inference accuracies. Men den alltmer komplexa karaktären av dessa neurala nätverk innebär att de är särskilt lämpade för serverdatorer med kraftfulla GPU:er. Vi föreställer oss att djupinlärningsprogram så småningom och vida kommer att spridas på mobila enheter, t.ex. smartphones, självkörande bilar och drönare. Därför syftar vi i detta dokument till att förstå CNN:s resursbehov (tid, minne) på mobila enheter. Först, genom att distribuera flera populära CNNs på mobila CPUs och GPUs, vi mäter och analyserar prestanda och resursanvändning för varje lager av CNNs. Våra resultat pekar på de potentiella sätten att optimera prestandan på mobila enheter. För det andra modellerar vi resursbehoven i de olika CNN-beräkningarna. Slutligen, baserat på mätning, profilering och modellering, bygger och utvärderar vi vårt modelleringsverktyg, Augur, som tar en CNN-konfiguration (deskriptor) som indata och uppskattar den beräknade tiden och resursanvändningen av CNN, för att ge insikter om huruvida och hur effektivt ett CNN kan köras på en viss mobil plattform. På så sätt tar Augur itu med flera utmaningar: (i) hur man övervinner profilering och mätning över huvudet; (ii) hur man fångar variansen i olika mobila plattformar med olika processorer, minne och cachestorlekar; och (iii) hur man ska redogöra för variansen i antal, typ och storlek av lager av de olika CNN-konfigurationerna.
Många arbeten har utförts för att analysera prestanda och resursutnyttjande av maskininlärningsarbetsbelastningar (slut, inte utbildning) på mobila enheter REF -[10].
Modeling the Resource Requirements of Convolutional Neural Networks on Mobile Devices
{'venue': 'ACM Multimedia 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}