Stochastic Cumulative DNN Inference With RL-Aided Adaptive IoT Device-Edge Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The advances in artificial intelligence (AI) and edge computing enable edge intelligence to support pervasive intelligent Internet of Things (IoT) applications in the future wireless networks. We focus on deep neural network (DNN)-based classification tasks, and investigate how to improve the confidence level and delay performance of DNN inference via device-edge collaboration. We first develop a stochastic cumulative DNN inference scheme that aggregates multiple random DNN inference results and generates a cumulative DNN inference result with improved confidence level. Then, based on a computation-efficient DNN model deployment strategy with shared computation between a locally deployed fast DNN model and a full DNN model partitioned between the device and edge, a closed-loop adaptive device-edge collaboration scheme is developed to support cumulative DNN inference for multiple devices. We adaptively determine how to offload DNN inference computation to the edge and how to allocate transmission and edge-computing resources among multiple devices, for Quality-of-Service (QoS) satisfaction in terms of both confidence level and inference delay with resource and energy efficiency. A reinforcement learning (RL) approach is used for adaptive offloading decision, which relies on a resource allocation solution for reward calculation. Simulation results demonstrate the effectiveness of the adaptive device-edge collaboration scheme for cumulative DNN inference, in terms of confidence level improvement, delay violation minimization, network resource efficiency, and device energy efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».