45、硬件感知概率模型中的超参数优化与性能评估

硬件感知概率模型中的超参数优化与性能评估

1. 引言

在现代机器学习应用中，特别是在资源受限的边缘设备上，优化模型的性能和成本是至关重要的。硬件感知概率模型通过结合概率模型的灵活性和硬件特性，能够在有限的资源预算内实现高效的推理和分类任务。本篇文章将探讨在不同实验条件下，模型的超参数设置及其对应的测试准确性和成本。这些表格和数据提供了具体的数值，有助于理解模型在精度降低情况下的行为和效果。

2. 实验设置与超参数选择

2.1 活动持续时间和评估频率

在硬件感知概率模型的实验中，活动持续时间和评估频率是两个重要的参数。活动持续时间是指每个活动（或类别）的持续时间，而评估频率则是指策略在多长时间间隔内进行评估。这些参数的选择直接影响模型的性能和成本。

例如，实验中考虑了活动持续时间为 30秒、60秒、120秒和 200秒的情况，评估频率分别为 3T（3.84秒）、5T（6.4秒）、10T（12.8秒）和 20T（25.6秒）。通过调整这些参数，可以更好地理解模型在不同时间尺度上的表现。

2.2 超参数组合

超参数组合（∗1 和 ∗2）是实验中的另一个关键因素。这些超参数用于设置模型的阈值，从而决定何时从简单模型切换到复杂模型，或反之。每个超参数组合对应一个特定的测试准确性和成本，这些数据有助于评估模型在不同条件下的鲁棒性和性能。

表 C.1: 活动持续时间为 30秒，评估频率为 3T

∗1	∗2	测试准确性	成本