MemFLoRA针对边缘CNN适配，大幅降低训练内存占用

信源1 家

1. [1]arXiv cs.AI一手信源MemFLoRA: Memory-Floor LoRA for CNN Adaptation at the Edge

关键事实

• MemFLoRA将保存的激活内存较全量微调降低98.5-98.7%，峰值训练状态内存降低94.9-97.3%。[1]

• 该方法基于内存优先设计原则，冻结下投影，训练缩放匹配的上投影，采用激活最小反向规则。[1]

• 在三个HAR数据集和两种CNN骨干网上，针对受试者、身体位置和传感器放置偏移进行了评估。[1]

• 论文被第32届ASP-DAC（2027年1月25-28日，东京）接收，代码已公开。[1]

相关 · 论文