Compressing and Fine-tuning DNNs for Efficient Inference in Mobile Device-Edge Continuum
Author:
Affiliation:
1. University Mediterranea of Reggio,Calabria,Italy
2. Politecnico di Torino,Italy
Funder
Horizon Europe
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10621051/10621071/10621155.pdf?arnumber=10621155
Reference20 articles.
1. Network for Distributed Intelligence: a Survey and Future Perspectives
2. Model Pruning Enables Efficient Federated Learning on Edge Devices
3. To Prune, or Not to Prune: Exploring the Efficacy of Pruning for Model Compression;Zhu;arXiv preprint arXiv:1710.01878,2017
4. Mistify: Automating DNN Model Porting for On-Device Inference at the Edge;Guo
5. OCAP: On-device Class-Aware Pruning for personalized edge DNN models
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