Att dela och distribuera djupa neurala nätverk (DNN) över fysiska noder såsom kant, dimma, eller moln noder, kan förbättra sensorfusion, och minska bandbredd och inference latency. När en DNN fördelas över fysiska noder orsakar dock fel på de fysiska noderna misslyckandet för de DNN-enheter som placeras på dessa noder. Arbetet med att dra slutsatser kommer att vara oförutsägbart, och sannolikt dåligt, om den distribuerade DNN inte är särskilt utformad och korrekt tränad för misslyckanden. Motiverade av detta, introducerar vi deepFogGuard, en metod för att göra den distribuerade DNN inference uppgift misslyckande-resilient. För att artikulera deepFogGuard introducerar vi elementen och en modell för resiliensen av distribuerad DNN-slutsats. Inspirerad av konceptet med kvarvarande anslutningar i DNNs, introducerar vi hoppa hyperanslutningar i distribuerade DNNs, som är grunden för deepFogGuard design för att ge resiliency. Därefter bekräftar våra omfattande experiment med hjälp av två befintliga datauppsättningar för de toppmoderna analys- och visionapplikationerna förmågan hos deepFogGuard att tillhandahålla elasticitet för distribuerade DNN i egg-cloud-nätverk.
DFG-ramverk i REF använder hoppa över hyperanslutningar för feltålighet för distribuerad DNN-slutsats.
Guardians of the Deep Fog: Failure-Resilient DNN Inference from Edge to Cloud
{'venue': "AIChallengeIoT'19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}