Tese

Machine learning models with early exits at limited resource devices (2025)

• Authors:
  • Carriel, Vinícius Sanches
  • Hirata Júnior, Roberto (Orientador)
• Autor USP: CARRIEL, VINÍCIUS SANCHES - IME
• Unidade: IME
• Sigla do Departamento: MAC
• DOI: 10.11606/D.45.2025.tde-11042025-173149
• Subjects: REDES DE COMPUTADORES; INFERÊNCIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
• Keywords: Early exits; Inference; Saídas intermediarias
• Language: Inglês
• Abstract: Dispositivos na borda de redes de computadores devem realizar inferências eficientemente economizando em custos e reduzindo o tempo de resposta para aplicações sensiveis a latência. Esse trabalho visa analisar a inserção de saídas intermediárias em redes ResNet para diminuir o tempo de inferência enquanto mantém uma acurácia satisfatória. Dividimos as ResNet50 e ResNet152 em quatro blocos para a inserção de três saídas intermediárias e fizemos uma classificação o mais cedo possível. O treinamento foi balanceado entre as saídas intermediárias utilizando um método convergente e eficaz. Obtivemos resultados positivos em um dataset difícil chamado iNaturalist2021Mini, como a redução de 16.4% no tempo de inferencia usando ResNet152 com saídas intermediárias no dataset iNaturalist2021Mini, com redução de 11% na acurácia. Usando um dataset reduzido derivado do iNaturalist2021Mini conseguimos alcançar 0.8% de redução no tempo de inferência usando ResNet50 com saídas intermediárias, com redução em 15% da acurácia. Usando ResNet152 com saídas intermediárias no dataset reduzido conseguimos uma redução de 24.1% no tempo de inferência e redução em 11% de acurácia
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2025
• Data da defesa: 19.03.2025

Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2025.tde-11042025-173149 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  CARRIEL, Vinícius Sanches. Machine learning models with early exits at limited resource devices. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11042025-173149/. Acesso em: 03 jan. 2026.

• APA

  Carriel, V. S. (2025). Machine learning models with early exits at limited resource devices (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11042025-173149/

• NLM

  Carriel VS. Machine learning models with early exits at limited resource devices [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11042025-173149/

• Vancouver

  Carriel VS. Machine learning models with early exits at limited resource devices [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11042025-173149/

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