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Ergebnisse für “Early Exit”

EdgeNav‑QE: 4‑Bit‑Quantisierung & dynamischer Early Exit für LAM‑Navigation auf Edge

Mit dem neuen Framework EdgeNav‑QE gelingt es, große Aktionsmodelle (LAMs) – die komplexe Entscheidungen mit präziser Steuerung verbinden –…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

SCPL: Training neuronaler Netze beschleunigt durch entkoppelte Verluste

Ein neues Verfahren namens Supervised Contrastive Parallel Learning (SCPL) verspricht, die Trainingsgeschwindigkeit großer neuronaler Netzw…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

<h1>Hetero-SplitEE: Split Learning mit Early Exits für heterogene IoT-Geräte</h1> <p>Mit der stetigen Vergrößerung von Deep‑Learning‑Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung für das Training. Distributed‑Learning‑Ansätze wie Federated Learning und Split Learning sind deshalb unverzichtbar geworden, um große Modelle skalierbar einzusetzen. Doch bisher setzen Split‑Learning‑Methoden voraus, dass alle Clients dieselben Split‑Punkte im Netzwerk nutzen – ein Modell, das in realen IoT‑Umgebungen kaum praktika

arXiv – cs.LG 11.12.2025 05:00