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2025IEEEINTERNATIONALWORKSHOPONMACHINELEARNINGFORSIGNALPROCESSING,AUG.31–SEP.3,2025,ISTANBUL,TURKEY

数据感知的可微神经架构有哪些信誉好的足球投注网站在小型关键词检测应用中的研究

YujiaShiEmilNjorPabloMartínez-NuevoSvenEwanShepstoneXenofonFafoutis

TechnicalUniversityofDenmark(DTU)

BangOlufsenA/S

ABSTRACT低功耗系统上，承诺实现低能耗、网络基础设施独立

和隐私保护。

机器学习的成功越来越受到其显著资源占用的限制，

尽管具有潜力，但技术复杂性阻碍了TinyML的

本这推动了对高效范式如TinyML的兴趣。然而，设计广泛应用。成功开发TinyML系统需要在设计高性能

译TinyML系统的内在复杂性阻碍了它们的广泛采用。ML模型、优化这些模型以最小化资源消耗以及在嵌入

为了降低这种复杂性，我们引入了“数据感知可微神

中式系统的限制内实现它们方面具备罕见的专业知识组

经架构有哪些信誉好的足球投注网站”。与传统的可微神经架构有哪些信誉好的足球投注网站不同，我们

1合。由于很少有工程师能够在这所有领域都精通，因此

v的方法扩展了有哪些信誉好的足球投注网站空间，将数据配置参数与架构选择

5一并纳入。这使得数据感知可微神经架构有哪些信誉好的足球投注网站能够协新型TinyML应用程序的开发管道常常会遇到瓶颈。

4AutoML技术，如NeuralArchitectureSearch

5同优化模型架构和输入数据特征，有效地平衡资源使

5(NAS)，它自动设计NeuralNetwork(NN)架构，为创

1用和系统性能，适用于TinyML应用。在关键词检测

.建TinyML系统降低了入门门槛。最先进的NAS方法

7上的初步结果显示，这种新型的TinyML系统设计方

0包括DifferentiableArchitectureSearch(DARTS)[2]，

5法可以生成精简但高度准确的系统。

2它们将通常离散的模型架构有哪些信誉好的足球投注网站空间转换为连续空

:IndexTerms—微小机器学习，神经架构有哪些信誉好的足球投注网站，数间。这使得可以使用基于梯度的优化技术，从而极大

v

i据为中心的人工智能，自动化机器学习地提高NAS的效率。与此互补，TinyML领域的近期

x

r工作提出了“数据感知NAS”，它共同优化了模型架

a

1.介绍构和输入数据特征，以平衡TinyML应用中的资源使

用和系统性能[3]。

如今，MachineLearning(ML)系统正在改变世

这项工作展示了将这两种NAS技术结合用于关

界，通过将庞大的数据集转化为智能系统来创造令人

键词检测应用的早期结果。通过整合这些方法，我们

兴奋