3、硬件感知概率机器学习在极端边缘设备中的应用与优化

硬件感知概率机器学习在极端边缘设备中的应用与优化

概率模型在极端边缘设备中的优势

概率模型在极端边缘设备的应用中展现出诸多优势。首先，它能够在某些变量不可用时进行推理，并且相关的硬件感知策略可用于表示为节省成本而主动关闭特征或传感器的场景。例如，极端边缘设备的一些硬件特性，如传感器噪声，可以用概率分布来表示，这使得专家知识能够融入模型，直接将感兴趣的硬件特性编码其中。

其次，硬件感知策略会利用设备的可扩展特性，包括传感器数据流的质量、提取特征的类型和数量，以及模型的复杂度。与其他类型的模型（特别是几何模型）不同，概率模型具有可解释性，能让用户和开发者更好地理解其行为。例如，在实际场景中，用户可能想了解系统设置实时变化的原因，开发者可能需要调试与硬件感知行为相关的操作，概率模型在这方面具有明显优势。

最后，一些先进的概率模型在训练阶段就会考虑成本与准确性的权衡，这有助于优化这一关键指标。

系统级硬件感知的实现步骤

为概率模型赋予硬件感知能力，通常需要经过以下几个阶段：
1. 识别目标硬件的可扩展特性 ：以活动识别为例，设备的可扩展特性包括感官信号和提取特征的质量（紫色部分）、可提取特征的类型和数量（绿色部分），以及概率模型的复杂度（蓝色部分）。模型复杂度可以调整为更高（更具表达力但成本更高）或更低（更简单但成本更低），也可以调整参数编码和算术运算的比特数。
2. 将可扩展特性映射到硬件成本与准确性的权衡空间 ：不同的可扩展特性组合对应着成本与准确性权衡空间中的不同操作点。例如，使用所有传感器并提取所有可用特征会产生最高的硬件成本，其达到的准确性