Tree-Based Deep Networks for Edge Devices

Muhammad Ghulam; Hossain M. Shamim; Yassine Abdulsalam

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Tree-Based Deep Networks for Edge Devices

机译：基于树的边缘设备的深网络

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This article proposes a tree-based deep model for effective load distribution to edge devices without much loss of accuracy. The input image is divided into groups of volumes, and each volume is passed through a tree structure. The tree structure has many branches and levels, each of which is represented by a convolutional layer. The layers are independent of each other. Therefore, various edge devices can update the parameters of the layers in parallel independently. Experiments are performed using a benchmark dataset and a publicly available date fruits database. Experimental results show that the proposed model has a high information density by reducing the number of parameters without much loss of accuracy.

机译：本文提出了一种基于树的深度模型，可用于边缘设备的有效负载分配，而无需损失准确性。输入图像被分成卷组，并且每个卷通过树结构。树结构具有许多分支和水平，每个分支和水平由卷积层表示。这些层彼此独立。因此，各种边缘设备可以独立地并行地更新层的参数。使用基准数据集和公开的日期水果数据库进行实验。实验结果表明，通过减少参数的数量而无需大量准确性，该模型具有高信息密度。

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来源
《IEEE transactions on industrial informatics》 |2020年第3期|2022-2028|共7页
作者
Muhammad Ghulam; Hossain M. Shamim; Yassine Abdulsalam;
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作者单位

King Saud Univ Dept Comp Engn Coll Comp & Informat Sci Riyadh 11451 Saudi Arabia;

King Saud Univ Dept Software Engn Coll Comp & Informat Sci Riyadh 11451 Saudi Arabia;

Lakehead Univ Dept Software Engn Thunder Bay ON P7B 5E1 Canada;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Computational modeling; Convolution; Deep learning; Image edge detection; Edge computing; Task analysis; Vegetation; Deep neural network; edge computing; residual network; tree-based deep model;

机译：计算建模;卷积;深度学习;图像边缘检测;边缘计算;任务分析;植被;深神经网络;边缘计算;剩余网络;基于树的深度模型;

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