طراحی شبکه های عصبی برای دستگاه های کم منبع شامل درک محدودیت های پردازش قدرت، حافظه و مصرف انرژی است.این مقاله بررسی ملاحظات کلیدی، محاسبات و بهترین شیوه ها برای بهینه سازی مدل های شبکه عصبی برای چنین محیط هایی است.

تجهیزات منبع پایین

دستگاه هایی که منابع محدودی دارند، مانند گوشی های هوشمند، سیستم های جاسازی شده و دستگاه های IoT محدودیت هایی دارند که بر استقرار شبکه عصبی تأثیر می گذارند.این محدودیت ها شامل ظرفیت محاسباتی پایین، حافظه محدود و محدودیت های قدرت است.

محاسبه برای بهینه سازی مدل

برای انطباق شبکه های عصبی برای دستگاه های کم منبع، ضروری است که محاسبات را انجام دهید که اندازه مدل و الزامات محاسباتی را تخمین می زند. تکنیک هایی مانند مدل quantization دقت وزن و فعال سازی را کاهش می دهد، کاهش استفاده از حافظه و سرعت بخشیدن به استنتاج. علاوه، حذف اتصالات غیر ضروری، بهینه سازی بیشتر مدل.

بهترین روش ها برای اجرای

پیاده سازی بهترین شیوه ها، استقرار کارآمد شبکه های عصبی را در دستگاه های محدود تضمین می کند.

  • استفاده از معماری سبک وزن مانند MobileNet یا SqueezeNet.
  • [در این باره] [از این رو] به [و] [از [و]] [به] [و]] [و [از [و]]] [به]]] [و]] [از [و]]]] [و]] [به [و]] [و]] [از [و]]] [به [و]] [و [و] [به اندازهٔ [و [و [و [و [و [به] [و [و [به] [و [و] [به اندازهٔ] [و [و [به] [و] [و] [به] [و [و [و [و] [و] [به] [به] [و [و [به اندازهٔ [و [به اندازهٔ] [و [و] [به] [و] [و] [و [از [از [از [از [از [از [از [از [به] [از [از [از [از [از [به] [به] [به] [به] [و] [و] [و] [به] [به] [از [از [به] اندازهٔ] [به] [به]
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰]] [۱۰]] [۱]] با شتاب سخت افزاری که در آن در دسترس است،
  • [[۱] [۱۰] مدل [[۱۰] [[۱۰]] [[۱]]] برای حذف پارامترهای اضافی [۱]