A Continual and Incremental Learning Approach for TinyML On-device Training Using Dataset Distillation and Model Size Adaption
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Rüb, Marcus, Tuchel, Philipp, Sikora, Axel, Mueller-Gritschneder, Daniel |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Advancing On-Device Neural Network Training with TinyPropv2: Dynamic, Sparse, and Efficient Backpropagation
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MLonMCU: TinyML Benchmarking with Fast Retargeting
von: van Kempen, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: van Kempen, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DRIP: DRop unImportant data Points -- Enhancing Machine Learning Efficiency with Grad-CAM-Based Real-Time Data Prioritization for On-Device Training
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hybrid Convolution and Vision Transformer NAS Search Space for TinyML Image Classification
von: Djajapermana, Mikhael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Djajapermana, Mikhael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On-device Online Learning and Semantic Management of TinyML Systems
von: Ren, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What changes after deployment? A survey on On-device Learning in TinyML
von: Pavan, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pavan, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TinyML for Speech Recognition
von: Barovic, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barovic, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TinySV: Speaker Verification in TinyML with On-device Learning
von: Pavan, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pavan, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can LLMs Revolutionize the Design of Explainable and Efficient TinyML Models?
von: Zeinaty, Christophe El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeinaty, Christophe El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DEBUG-HD: Debugging TinyML models on-device using Hyper-Dimensional computing
von: Ghanathe, Nikhil P, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghanathe, Nikhil P, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TinyML-Enabled IoT for Sustainable Precision Irrigation
von: Taueatsoala, Kamogelo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Taueatsoala, Kamogelo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Combining Multi-Objective Bayesian Optimization with Reinforcement Learning for TinyML
von: Deutel, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Deutel, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dendron: Enhancing Human Activity Recognition with On-Device TinyML Learning
von: Shalby, Hazem Hesham Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shalby, Hazem Hesham Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
StreamTinyNet: video streaming analysis with spatial-temporal TinyML
von: Shalby, Hazem Hesham Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shalby, Hazem Hesham Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing TinyML Security: Study of Adversarial Attack Transferability
von: Shah, Parin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shah, Parin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TinyChirp: Bird Song Recognition Using TinyML Models on Low-power Wireless Acoustic Sensors
von: Huang, Zhaolan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Zhaolan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Split Learning Latency in TinyML-Based IoT Systems
von: Jenhani, Zied, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jenhani, Zied, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DTMM: Deploying TinyML Models on Extremely Weak IoT Devices with Pruning
von: Han, Lixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Lixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Wake Vision: A Tailored Dataset and Benchmark Suite for TinyML Computer Vision Applications
von: Banbury, Colby, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Banbury, Colby, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Consolidating TinyML Lifecycle with Large Language Models: Reality, Illusion, or Opportunity?
von: Wu, Guanghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Guanghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MicroFlow: An Efficient Rust-Based Inference Engine for TinyML
von: Carnelos, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Carnelos, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Integration of TinyML and LargeML: A Survey of 6G and Beyond
von: Vu, Thai-Hoc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vu, Thai-Hoc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case
von: Dehrouyeh, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dehrouyeh, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A TinyML Reinforcement Learning Approach for Energy-Efficient Light Control in Low-Cost Greenhouse Systems
von: Salem, Mohamed Abdallah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Salem, Mohamed Abdallah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decentralised Resource Sharing in TinyML: Wireless Bilayer Gossip Parallel SGD for Collaborative Learning
von: Bao, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bao, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimizing LoRa for Edge Computing with TinyML Pipeline for Channel Hopping
von: Grunewald, Marla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Grunewald, Marla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Agentic TinyML for Intent-aware Handover in 6G Wireless Networks
von: Saleh, Alaa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saleh, Alaa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Contactless Elevators with TinyML using CNN-based Person Detection and Keyword Spotting
von: Pimpalkar, Anway S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pimpalkar, Anway S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
MicroHD: An Accuracy-Driven Optimization of Hyperdimensional Computing Algorithms for TinyML systems
von: Ponzina, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ponzina, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimising TinyML with Quantization and Distillation of Transformer and Mamba Models for Indoor Localisation on Edge Devices
von: Suwannaphong, Thanaphon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Suwannaphong, Thanaphon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Advancing Air Quality Monitoring: TinyML-Based Real-Time Ozone Prediction with Cost-Effective Edge Devices
von: Ken, Huam Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ken, Huam Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Securing Radiation Detection Systems with an Efficient TinyML-Based IDS for Edge Devices
von: Pizarro, Einstein Rivas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pizarro, Einstein Rivas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TinyML Enhances CubeSat Mission Capabilities
von: Capogrosso, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Capogrosso, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Hybrid Edge Classifier: Combining TinyML-Optimised CNN with RRAM-CMOS ACAM for Energy-Efficient Inference
von: Woodward, Kieran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Woodward, Kieran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A High-Level Compiler Integration Approach for Deep Learning Accelerators Supporting Abstraction and Optimization
von: Ahmadifarsani, Samira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahmadifarsani, Samira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large and Moderate Deviations for Entries of Orthogonal Matrices and the Stiefel Manifold
von: Tuchel, Philipp
Veröffentlicht: (2025)
von: Tuchel, Philipp
Veröffentlicht: (2025)
Towards Resilient Intrusion Detection in CubeSats: Challenges, TinyML Solutions, and Future Directions
von: Fayyaz, Yasamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fayyaz, Yasamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TinyML for Acoustic Anomaly Detection in IoT Sensor Networks
von: Almaini, Amar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Almaini, Amar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Accelerating TinyML Inference on Microcontrollers through Approximate Kernels
von: Armeniakos, Giorgos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Armeniakos, Giorgos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TinyNav: End-to-End TinyML for Real-Time Autonomous Navigation on Microcontrollers
von: Roy, Pooria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Roy, Pooria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Advancing On-Device Neural Network Training with TinyPropv2: Dynamic, Sparse, and Efficient Backpropagation
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
MLonMCU: TinyML Benchmarking with Fast Retargeting
von: van Kempen, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
DRIP: DRop unImportant data Points -- Enhancing Machine Learning Efficiency with Grad-CAM-Based Real-Time Data Prioritization for On-Device Training
von: Rüb, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hybrid Convolution and Vision Transformer NAS Search Space for TinyML Image Classification
von: Djajapermana, Mikhael, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On-device Online Learning and Semantic Management of TinyML Systems
von: Ren, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)