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DeeDiff: 动态不确定性感知的早期退出加速扩散模型生成
我们提出了 DeeDiff，这是一个适应性地分配计算资源的早期退出框架，用于提高扩散模型的生成效率。通过引入基于时间步长的不确定性估计模块（UEM），我们的模型能够根据不同层的预测不确定性来决定推断的终止。通过使用基于不确定性的逐层损失策略
PDF9 months ago
MMEPAM：移动 AI 的预测能耗模型
本研究介绍了针对不同 DNN 模型和处理源的移动 AI 应用的全面研究，重点关注计算资源利用率、延迟和能量消耗。通过广泛的实验，我们测量了所有模型的延迟、能量消耗和内存使用情况，并提出了一种基于 DNN 结构、计算资源和处理器的高斯过程回归
PDFa year ago
大规模神经网络训练调查
本文系统地讨论了提高深度神经网络训练效率的方法，重点考虑了内存利用率和 GPU 训练，分类总结了相关策略，并且比较了不同类别之间的方法。
PDF2 years ago
我已做足了计划还是需要再进行规划？
该研究探讨人类在计算资源有限的情况下如何决策分配的元认知能力和元学习机制，结果表明人们通过学习来获得这种能力，并且可能是通过一种策略梯度机制来学习调整规划的数量。
PDF3 years ago
ChamNet：通过针对平台的模型适应实现高效的网络设计
该论文提出了一种称为 Chameleon 的高效神经网络架构设计方法，它能够利用现有的高效网络建立模块，并专注于利用硬件特征和适应计算资源以适应目标延迟和 / 或能量限制。通过一系列准确性和资源（延迟和 / 或能量）预测器，该算法能够在各种
PDF6 years ago
CapsNet 图像分类的性能比较评估
通过使用四个不同的数据集（包括人脸、交通标志和日常物品图像）来评估 CapsNet 算法与传统分类器的性能。结果表明，CapsNet 是一种有前途的图像分类技术，但其分类准确性低于传统分类器的平均准确度值，且需要大量计算资源。
PDF6 years ago