Optimization of Deep Neural Networks for Enhanced Efficiency in Small Scale Autonomous Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous vehicles of the contemporary era constitute a sophisticated blend of artificial intelligence and electronic components.These vehicles operate autonomously by employing neural networks trained to interpret visual input from multiple onboard cameras and subsequently produce corresponding steering angles.However, the existing neural networks are characterized by their substantial scale, necessitating substantial GPU resources, and are prone to latency issues and complex architectural requirements.These factors render these networks unsuitable for small-scale applications where latency, complex architecture, and expensive hardware are prohibitive.This paper proposes a methodology for optimizing these neural networks for small-scale operations while preserving their accuracy and precision.This is achieved through a fine-tuning process that customizes the architecture and modifies various functional values and their parameters, resulting in a deep neural network tailored for small-scale applications.This optimized network boasts a simpler architecture, lower storage requirements, and reduced demand for GPU resources.The network is developed, trained, and evaluated using TensorFlow, a widely employed API for machine learning applications.The optimized network offers several advantages, including reduced latency, a customizable architecture, minimized memory requirements, and decreased GPU demand, making it a viable solution for various applications.The paper provides a detailed exploration of the development of this bespoke deep neural network and its potential implications for the future of small-scale autonomous vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».