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检索条件"主题词=image compression and classification"

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HIERARCHICAL TRAINING FOR DISTRIBUTED DEEP LEARNING BASED ON MULTIMEDIA DATA OVER BAND-LIMITED NETWORKS 29

HIERARCHICAL TRAINING FOR DISTRIBUTED DEEP LEARNING BASED ON...

引用

IEEE International Conference on image Processing (ICIP)

作者： Qi, Siyu Chamain, Lahiru D. Ding, Zhi Univ Calif Davis Dept Elect & Comp Engn Davis CA 95616 USA

ISBN: (数字)9781665496209

ISBN: (纸本)9781665496209

Distributed deep learning (DL) plays a critical role in many wireless Internet of Things (IoT) applications including remote camera deployment. This work addresses three practical challenges in cyber-deployment of distributed DL over band-limited channels. Specifically, many IoT systems consist of sensor nodes for raw data collection and encoding, and servers for learning and inference tasks. Adaptation of DL over band-limited network data links has only been scantly addressed. A second challenge is the need for pre-deployed encoders being compatible with flexible decoders that can be upgraded or retrained. The third challenge is the robustness against erroneous training labels. Addressing these three challenges, we develop a hierarchical learning strategy to improve image classification accuracy over band-limited links between sensor nodes and servers. Experimental results show that our hierarchically-trained models can improve link spectrum efficiency without performance loss, reduce storage and computational complexity, and achieve robustness against training label corruption.

关键词： Hierarchical training image compression and classification auto-encoders information theory

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