通过范围限制实现深度神经网络的低成本故障校正器

《IEEE Design & Test》：A Low-cost Fault Corrector for Deep Neural Networks through Range Restriction

　　硬件瞬态故障下深度神经网络的容错技术，提出Ranger低开销容错器直接纠正错误预测输出，无需重新计算，为安全关键领域应用提供基础支持

　　

摘要：

深度神经网络（DNN）在安全关键领域的应用日益广泛。然而，由于硬件瞬态故障（软错误）的影响，它们也容易出现意外故障。传统的容错技术需要大量的实现工作，并且/或者会带来严重的性能开销。本文介绍了一种名为Ranger的低成本故障纠正器，它可以直接纠正由于瞬态故障导致的错误预测结果，而无需重新计算。这项研究为提高DNN应用在硬件瞬态故障下的容错能力奠定了基础，并对学术界和工业界的后续相关工作产生了重要影响。