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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,044 - 1,050 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0173
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Despite the excellent performance of deep learning, there are two constraints when it is applied to industrial applications: the size of the network and the ability to adapt to unseen data. Recently, attempts have been made to mitigate these issues using a server-edge–device-based environment. In this study, we proposed a server-edge–device-based efficient retraining framework. First, the difficulty score of the unseen data, which was not used in the current training and had no annotation information, was estimated using a deep learning model in the edge device. Thereafter, the filtered unseen data based on the difficulty score were predicted using the labeling model in the server. Finally, retraining and network compression were performed to enhance the performance of the edge model for unseen data. Extensive experiments show that our framework can improve the recognition performance for unseen data and reduce the retraining time by less than three times compared to using the entire dataset, with a performance gap of less than 1%. Using the proposed framework, systematic efficiency can also be achieved by minimizing the data transfer between the server and edge devices.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 데이터 베이스 구축
IV. 재학습 프레임워크
V. 실험 결과 및 분석
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
H. Li, A. Kadav, L. Durdanovic, H. Samet, and H. P. Graf, “Pruning filters for efficient convnets,” Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations, Apr. 2017.
H. Wu, P. Judd, X. Zhang, M. Isaev, and P. Micikevicius, “Integer quantization for deep learning inference: Principles and empirical evaluation,” arXiv preprint arXiv:2004.09602, 2020.
G. Hinton, O. Vinyals, and J. Dean, “Distilling the knowledge in a neural network,” arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
D. H. Lee, T. H. Kwon end Y. B. Hwang, “Analysis of optimal hyperparameters for EPI-based structured pruning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol.29 no.12, pp. 1,074 - 1,079, Dec. 2023.
T. W. Park, H. J. Shin, and H. D. Oh, “Detection of fiducial marker with neural network compression,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol 29. no.8, pp. 628-635, Aug. 2023.
H. Wu, P. Judd, X. Zhang, M. Isaev, and P. Micikevicius, “Integer quantization for deep learning inference: Principles and empirical evaluation,” arXiv preprint arXiv:2004.09602, 2020.
G. Hinton, O. Vinyals, and J. Dean, “Distilling the knowledge in a neural network,” arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
D. H. Lee, T. H. Kwon end Y. B. Hwang, “Analysis of optimal hyperparameters for EPI-based structured pruning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol.29 no.12, pp. 1,074 - 1,079, Dec. 2023.
T. W. Park, H. J. Shin, and H. D. Oh, “Detection of fiducial marker with neural network compression,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol 29. no.8, pp. 628-635, Aug. 2023.
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