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ICE TEA: Insertion of Custom Early Exits for Time-, Energy- & Anomaly-Aware Neural Networks

Stammler, Jakob Matthias ORCID iD icon 1; Hoefer, Julian ORCID iD icon 1; Schmidt, Patrick 1; Harbaum, Tanja ORCID iD icon 1; Becker, Jürgen 1
1 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 25.09.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 979-83-503-5411-9
ISSN: 2159-3469
KITopen-ID: 1000176525
Erschienen in 2024 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI)
Veranstaltung IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI 2024), Knoxville, TN, USA, 01.07.2024 – 03.07.2024
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 656 – 660
Serie Proceedings (IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI)
Nachgewiesen in Dimensions
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