神经网络为什么需要增加早期退出机制？
该研究论文介绍了一种基于类别排除的动态推理方法，通过在中间层分配分类器并利用其学习到的特征排除尽可能多的无关类别，从而显著降低深度神经网络在推理中的计算成本。
Sep, 2023
本研究提出了一种基于多目标学习的多出口深度神经网络推理框架 EENet，以优化在给定推理预算下的早期退出策略。 EENet 早期退出调度程序优化测试样本分配到不同退出，同时选择退出效用阈值，以满足给定的推理预算，同时最大化性能指标。与现有代表性早期退出技术相比，EENet 可以显着提高性能。
Jan, 2023
本文介绍一种新颖的深度网络架构 ——BranchyNet，该架构通过引入额外的支路分类器，允许预测结果提前退出网络，实现较高置信度下的快速推理，以此同时提高网络的分类准确度，并有效地降低网络的推理时间。
Sep, 2017
本文提出了一种早期预测机制 'Exit Predictor'，通过引导某些明显 “困难” 的数据样本绕过早期出口的计算，从而降低设备边缘混合推理系统中早期退出网络的设备计算负担。同时，还考虑了通信带宽的变化，在延迟感知的边缘推理中通过几个简单的回归模型来调整 Exit Predictor 的预测阈值和早期退出网络的置信度阈值，以适应不同带宽条件下推理的需求。实验结果表明，Exit Predictor 对于早期退出网络在准确性和设备计算负担之间取得更好的折衷效果。与基线方法相比，在不同带宽条件下，提出的延迟感知的边缘推理方法具有更高的推理准确性。
Jun, 2022
"UEE-UCB" 是一种基于 Upper Confidence Bound (UCB) 算法的多出口深度神经网络 (DNNs) 优化方法，利用 bandit 理论来识别多出口 DNNs 中的最优退出点，并能够适应性地学习特定领域的最优退出点。
Sep, 2022
协作推理系统是在无线网络边缘部署深度神经网络的新兴解决方案之一。本研究工作通过评估不同的传输决策机制，实验证明在无线边缘上适当利用早期退出可以在图像分类任务中提供性能增益和显著的通信节省。
Nov, 2023
本研究提出了一种基于 Product-of-Experts 的修改方法，使得早期退出网络在计算过程中逐渐变得自信，并具有预测质量的条件单调性，从而在保持竞争力的前提下实现了真正的任意时间预测建模。
Jun, 2023