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Dynamic Gradient Sparse Update for Edge Training
I. Hsuan Li
*
,
Tian Sheuan Chang
*
此作品的通信作者
電機工程學系
神經調控醫療電子系統研究中心
電子研究所
研究成果
:
Conference contribution
›
同行評審
總覽
指紋
指紋
深入研究「Dynamic Gradient Sparse Update for Edge Training」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Memory Consumption
100%
Edge Devices
100%
Gradient Computation
100%
Edge Training
100%
Sparse Update
100%
Gradient Sparse
100%
Dynamic Gradient
100%
Channel Selection
50%
On-chip Memory
50%
Microcontroller
50%
Training Model
50%
Data Privacy
50%
Backpropagation
50%
Personalized Model
50%
Real-time Performance
50%
Acceleration Techniques
50%
Time Dimension
50%
ImageNet
50%
CIFAR-10
50%
Memory Buffer
50%
Training Acceleration
50%
Constrained Edge
50%
MobileNetV2
50%
Feature Memory
50%
Intermediate Features
50%
Model Fine-tuning
50%
Memory-constrained
50%
Dense Model
50%
Computer Science
Gradient Computation
100%
Experimental Result
50%
Data Privacy
50%
Microcontroller
50%
Training Model
50%
Time Dimension
50%
Intermediate Store
50%
MobileNetV2
50%