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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 9 - 15 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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Recently, it is increasingly necessary to run high-end neural network applications with huge computation overhead on top of resource-constrained embedded systems, such as wearable devices. While the huge computational overhead can be alleviated by distributed neural networks running on multiple separate devices, existing distributed neural network techniques suffer from a large traffic between the devices; thus are very vulnerable to communication failures. These drawbacks make the distributed neural network techniques inapplicable to wearable devices, which are connected with each other through unstable and low data rate communication medium like human body communication. Therefore, in this paper, we propose a distributed neural network partitioning technique that is resilient to communication failures. Furthermore, we show that the proposed technique also improves the inference accuracy even in case of no communication failure, thanks to the improved network partitioning. We verify through comparative experiments with a real-life neural network application that the proposed technique outperforms the existing state-of-the-art distributed neural network technique in terms of accuracy and resiliency to communication failures.
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허성필 / 2015 / 사물인터넷 기반 헬스케어 서비스 기술 동향 / 대한임베디드공학회논문지 10(4):221~230
J. Yuan / 2013 / Privacy Preserving Back-propagation Neural Network Learning Made Practical with Cloud Computing / IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 25(1):212~221
L. Lai / 2018 / Cmsis-nn : Efficient Neural Network Kernels for Arm Cortex-m Cpus / arXiv preprint arXiv : 1801. 06601
정종훈 / 2020 / 자원제약 내장형 시스템을 위한 컨볼루션 뉴럴 네트워크 모델 자동 경량화 프레임워크 / 정보과학회논문지 47(2):136~146
S. Kim / 2019 / IB-MAC : Transmission Latency-aware MAC for Electro-magnetic Intra-body Communications / Sensors 19(2):341
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