现代消费电子设备已为其主要功能采用了深度学习的情报服务。供应商最近开始在设备上执行情报服务,以在设备中保存个人数据,降低网络和云成本。我们发现了通过使用用户数据更新神经网络的情况,而无需将数据暴露在设备中:设备培训。例如,我们可能会添加一个新课程,我的狗Alpha用于机器人真空吸尘器,适应用户口音的语音识别,让文本到语音说话,好像用户会说话。但是,目标设备的资源限制遇到了重大困难。我们建议NNTrainer,这是一个轻巧的设备培训框架。我们描述了NNTrainer实施的神经网络的优化技术,这些技术与传统一起评估。评估表明,NNTrainer可以将内存消耗降低至1/28,而不会恶化准确性或训练时间,并有效地个性化了对设备上的应用程序。 NNTrainer是跨平台和实用的开源软件,该软件正在作者隶属关系中部署到数百万个设备。
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