บทความ นี้ ศึกษา ประเด็น การ ออก แบบ และ วิธี แก้ ที่ มี อยู่ ทั่ว ไป เพื่อ ช่วย ให้ มี การ ใช้ ประโยชน์ อย่าง ได้ ผล จาก การ เรียน รู้ อย่าง ลึก ซึ้ง ใน สภาพ แวด ล้อม ที่ ฝัง ลึก.
จํากัดฮาร์ดแวร์
ระบบที่ฝังตัวได้มักจะจํากัดการประมวลผลพลังงาน, ความจํา, และความสามารถในการจัดเก็บข้อมูล ข้อจํากัดเหล่านี้จะทําให้การประมวลผลรุ่นการเรียนรู้แบบลึกแบบซับซ้อนบนอุปกรณ์นั้นได้ยาก นักพัฒนาจะต้องปรับแต่งแบบจําลองให้พอดีภายในข้อจํากัดเหล่านี้ โดยไม่ต้องเสียค่าความแม่นยําในการบูชายัญ
รูปแบบการตั้งแบบ Offimative Techniques
เทคนิค หลาย อย่าง สามารถ ช่วย ปรับ ตัว แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ที่ ลึก ซึ้ง ของ ระบบ ที่ ฝัง ลึก ได้:
- [FLT: 0] การจัดอันดับ: ปรับปรุงความแม่นยําของน้ําหนักแบบจําลอง สู่การใช้งานหน่วยความจําที่ต่ํากว่า (FLT:1)
- [FLT: 0] ดําเนินการ: ลบการเชื่อมต่อซ้ําซ้อนหรือมีความสําคัญน้อยกว่าในรุ่น
- [FLT: 0] ความรู้แบบดิจิตนาชั่น : ฝึกนางแบบที่มีขนาดเล็กกว่าเพื่อเลียนแบบแบบจําลองขนาดใหญ่ และแม่นยํามากขึ้น
- [FLT: 0] การบีบอัด: การประยุกต์อัลกอริทึมเพื่อลดขนาดแบบจําลอง ในขณะที่ยังคงแสดงอยู่ (FLT:1)
ประมวลผลพลังงานและเวลาจริง
ระบบที่ฝังตัวได้มักจะดําเนินการภายใต้งบประมาณพลังงานที่เข้มงวด และต้องใช้กระบวนการประมวลผลตามเวลาจริง การออกแบบและเร่งความเร็วอุปกรณ์แบบอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การใช้ชิป AI พิเศษ หรือ FPGAs สามารถช่วยให้ความซับซ้อนของแบบจําลองที่มีประสิทธิภาพพลังงานสูง
การ พัฒนา และ การ ลด หย่อน ยาน
ผู้พัฒนาควรพิจารณาถึงการออกแบบแบบ SOCK โดยเปิดใช้งานการปรับปรุงและบํารุงรักษาอย่างง่าย ๆ โดยใช้กรอบเช่น Tensorflow Lite หรือ Edge TPU SDK สามารถใช้ระบบสื่อนําร่องได้ แบบจําลองการทดสอบอย่างกว้างขวางในสถานการณ์จริง มั่นใจและประสิทธิภาพในโปรแกรมที่ฝังตัว