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on-device deep learning
搜索结果 - 4
通过海绵毒化对设备内神经网络进行能量 - 延迟攻击
本文针对移动设备处理器开展了基于海绵毒化攻击的深度学习攻击，并通过实验发现其可以有效地污染现代处理器的内置加速器，并分析了海绵毒化算法中不同因素的影响，并强调了需要改进防御机制以防止此类攻击。
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a year ago
ECCV
面向不同计算平台的无回归神经网络
这篇研究论文介绍了 REG-NAS (基于回归约束的神经架构搜索)，通过增加网络中的权重共享，将 Neural Architecture Search 中出现的样本级预测不确定性偏差降至最低，通过 Top-1 准确性和负翻转这一构架搜索度量
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2 years ago
NestDNN: 面向资源感知的多租户移动端深度学习应用于连续移动视觉
本文介绍了一个名为 NestDNN 的框架，它考虑到了运行时资源的动态性，能够为移动视觉系统提供只能多租户的深度学习。NestDNN 使每个深度学习模型提供灵活的资源 - 准确性权衡，并在运行时为每个深度学习模型动态选择最佳的资源 - 准确
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6 years ago
KDD
不仅仅是隐私：提高移动云中私有深度学习的性能
设计、评估、并实现了一个名为 ARDEN 的基于云的框架，其中敏感信息在移动设备上进行简单数据转换，而资源密集型的训练及复杂的推断则由云数据中心处理，同时采用轻量级的隐私保护机制，以提供强大的隐私保证，并提出一种噪声训练方法以提高云端网络的
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6 years ago
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