边际设备的计算资源和功率有限,使得设计高效的深层学习架构至关重要. 本条讨论关键原理和计算,以优化部署在此类设备上的模型.

高效建筑设计原则

边缘设备的设计需要平衡模型的复杂性和性能。关键的原则包括缩小模型大小、尽量减少计算负荷以及保持准确性。通常使用模型推算、量化和结构优化等技术。

模型优化计算

计算有助于确定一个模型是否适合边缘部署. 重要的衡量标准包括参数数量,FLOP(浮点操作)和内存足迹,例如,减少参数数量可以减少模型大小和推断时间.

提高效率的技术

  • 模普鲁宁:[] 消除冗余重量以减少大小.
  • 量化:[] 使用更低精度的数据类型来减少计算.
  • 知识消化:[]训练较小的模型模仿较大的模型.
  • Architecture Search: 高效模型设计自动化.