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文献
J-GLOBAL ID：202002243908724626
整理番号：20A0671821
FOG支援型アプリケーションのための早期EXITSによる条件付きディープニューラルネットワークの最適化トレーニングとスケーラブル実装【JST・京大機械翻訳】
Optimized training and scalable implementation of Conditional Deep Neural Networks with early exits for Fog-supported IoT applications
Baccarelli Enzo
(Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), “Sapienza” University of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, Italy)
,
Scardapane Simone
(Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), “Sapienza” University of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, Italy)
,
Scarpiniti Michele
(Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), “Sapienza” University of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, Italy)
,
Momenzadeh Alireza
(Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), “Sapienza” University of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, Italy)
,
Uncini Aurelio
(Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications (DIET), “Sapienza” University of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, Italy)
資料名：
Information Sciences
(Information Sciences)
巻： 521 ページ： 107-143 発行年： 2020年
JST資料番号： D0636A ISSN： 0020-0255 CODEN： ISIJBC 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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