Upptäcka och reagera på användarens beteende och omgivande sammanhang är centrala element i många framväxande mobilavkänning och Internet-of Things (IoT) applikationer. Att extrahera exakta slutsatser från rå sensordata är dock en utmaning i de bullriga och komplexa miljöer där dessa system används. Deep Learning - är en av de mest lovande metoder för att övervinna denna utmaning, och uppnå mer robust och tillförlitlig slutsats. Tekniker som utvecklats inom detta snabbt föränderliga område av maskininlärning är nu state-of-the-art för många inference uppgifter (såsom, ljudanalys och datorseende) som vanligen behövs av IoT och bärbara applikationer. Men för närvarande används algoritmer sällan i mobil/IoT-klass hårdvara eftersom de ofta medför försvagande nivåer av systemet overhead (t.ex., minne, beräkning och energi). Ansträngningarna för att ta itu med detta hinder för att införa djupinlärning bromsas av vår brist på systematisk förståelse av hur dessa algoritmer beter sig vid inferencetid på resursbegränsad hårdvara. I det här dokumentet presenterar vi den första – om än preliminära – mätningsstudien av gemensamma modeller för djupt lärande (som Convolutional Neural Networks och Deep Neural Networks) på representativa mobila och inbyggda plattformar. Syftet med denna undersökning är att börja bygga kunskap om prestandaegenskaper, resurskrav och flaskhalsar i genomförandet av djupt lärande modeller när de används för att känna igen kategorier av beteende och sammanhang. Resultaten och insikterna i denna studie lägger en empirisk grund för utvecklingen av optimeringsmetoder och utförandemiljöer som gör det möjligt för djupt lärande att lättare integreras i nästa generations IoT, smartphones och bärbara system.
Tidigt arbete av Lane et al. REF undersökte prestandaegenskaper, resurskrav och flaskhalsar i genomförandet av djupinlärningsmodeller (CNN och DNN) på mobila, bärbara och IOT-enheter för att stödja ljud- och visionsbaserade appar.
An Early Resource Characterization of Deep Learning on Wearables, Smartphones and Internet-of-Things Devices
{'venue': "IoT-App '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}