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| 講演名 | 2024-03-13 16:40 A Plug-and-Play Module for Enhancing Fault-Tolerant Distributed Inference Based on Gaussian Dropout ○Hou Zhangcheng・Ohtsuki Tomoaki（KU）  RCS2023-267 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Distributed inference (DI) in the Internet of Things (IoT) is becoming increasingly important as the demand for AI applications grows. When unreliable links are used for IoT transmission, missing data can adversely affect inference accuracy. Therefore, we designed a plug-and-play module to enhance the robustness of DI systems. The dropout we utilize is no longer a fixed value but is sampled from a Gaussian distribution, making it better adapted to lossy networks. Additionally, the convolutional layer of the module can learn and preserve fault-tolerant inference. This method uses freeze training and does not require retraining of the original deep neural network, thus significantly reducing the number of parameters to be trained and avoiding catastrophic forgetting. We incorporate various designs for the Gaussian dropout layer to further enhance its effectiveness at low packet loss rates. The module only needs to be attached to the cut-points of the original deep neural network, making it very easy and fast to deploy. Experimental results demonstrate that our plug-and-play module can be adapted to different deep neural networks and various lossy network scenarios, achieving an average accuracy improvement in all tests. Results show that our plug-and-play module significantly enhances the fault-tolerant inference of the system. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Internet of Things / error-tolerant / distributed inference / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 434, RCS2023-267, pp. 77-82, 2024年3月. | |
| 資料番号 | RCS2023-267 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2023-267 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 東京大学本郷キャンパス + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The University of Tokyo (Hongo Campus), and online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Plug-and-Play Module for Enhancing Fault-Tolerant Distributed Inference Based on Gaussian Dropout |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Internet of Things |
| キーワード(2)（和/英） | / error-tolerant |
| キーワード(3)（和/英） | / distributed inference |
| キーワード(4)（和/英） | / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | コウ チョウセイ / Hou Zhangcheng / 侯 張成 |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： KU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Ohtsuki Tomoaki / オツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： KU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-13 16:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2023-267 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.434 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-06 (RCS) |
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