Djupt lärande har en transformativ effekt på hur sensordata behandlas och tolkas. Som ett resultat blir det allt mer möjligt att bygga sensorbaserade beräkningsmodeller som är mycket mer robusta mot verkliga buller och komplexitet än vad som tidigare varit möjligt. Det är av största vikt att dessa innovationer når mobila och inbyggda enheter som ofta är beroende av att förstå och reagera på sensordata. Djupa modeller kräver dock konventionellt en nivå av systemresurser (t.ex. minne och beräkning) som gör dem problematiska att köra direkt på begränsade enheter. I detta arbete presenterar vi DeepX verktygskit (DXTK); en öppen källkod samling av programvarukomponenter för att förenkla genomförandet av djupa modeller på resurskänsliga plattformar. DXTK innehåller ett antal förtränade låga resurser djupa modeller som användarna snabbt kan anta och integrera för sina särskilda användningsbehov. Det erbjuder också en rad olika runtime alternativ för att utföra djupa modeller på utbud av enheter, inklusive både Android och Linux varianter. Men hjärtat av DXTK är en serie av optimeringstekniker (viz. vikt/sparse faktorisering, konvolutionsseparation, precisionsskalning och parameterrengöring). Varje teknik erbjuder ett kompletterande tillvägagångssätt för att forma systemets resursbehov, och är kompatibel med djupa och konvolutionella neurala nätverk. Vi hoppas att DXTK visar sig vara en värdefull resurs för samhället, och påskyndar antagandet och studiet av resursbundet djupt lärande.
När det gäller överföringslärande använde Reference Ref verktygslådan DeepX (DXTK), som innehåller flera förutbildade modeller för djupt lärande med låga resurser, för att integrera modeller i mobila enheter.
DXTK: Enabling Resource-efficient Deep Learning on Mobile and Embedded Devices with the DeepX Toolkit
{'venue': 'MobiCASE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}