LeanTTA：边缘设备免反向传播量化自适应框架
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LeanTTA：边缘设备免反向传播量化自适应框架
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AI 综述
Cynthia Dong 等作者提出 LeanTTA，一个面向边缘设备的免反向传播、无状态量化测试时自适应框架。该方法通过动态更新归一化统计量降低计算开销，不依赖大批次和历史数据，并将部分自适应与量化模块融合。作者称，在多种传感器模态上，LeanTTA 相比 SOTA TTA 方法错误率下降 15.7%，ResNet18 峰值内存仅 11.2MB，设备端自适应速度在正常推理速度的一个数量级内。
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最新进展10月19日 12:00
LeanTTA：面向边缘设备的无反向传播、无状态量化测试时自适应方法报道时间线
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10月19日
- arXiv cs.AILeanTTA：面向边缘设备的无反向传播、无状态量化测试时自适应方法
LeanTTA 是一个无需反向传播、无状态的量化测试时自适应框架，通过动态更新归一化统计量降低计算开销，不依赖大批次和历史数据。该方法首次将部分自适应与量化模块融合结合，在多种传感器模态上相比 SOTA TTA 方法实现 15.7% 的错误率下降，ResNet18 峰值内存仅 11.2MB，设备端自适应速度在正常推理速度的一个数量级内。
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