研究进展：神经网络-公平性 | Nature Electronics

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在将深度学习技术应用于医疗诊断和生命信号监测等关键应用时，确保神经网络的公平性，是至关重要的。然而，当在硬件资源有限的平台上，部署这些模型时，维护公平性，变得越来越具有挑战性，因为现有公平感知神经网络设计，通常忽略了资源约束的影响。 今日，美国 诺特丹大学（University of Notre Dame）Yuanbo Guo, Zheyu Yan，Zhenge Jia & Yiyu Shi等，在Nature Electronics上发文，分析了底层硬件对追求公平任务的影响。 具有存内计算架构的神经网络加速器作为示例。首先研究了硬件平台和公平感知神经网络设计之间的关系。然后，讨论了新兴存内计算设备的硬件进步——在片上存储容量和设备可变性管理方面——如何影响神经网络的公平性。还确定了在这种资源受限的硬件上，设计公平感知神经网络的挑战，并考虑了克服这些挑战的潜在方法。 Hardware d ………………………………