Легковесные модели трансформеров для обнаружения неисправностей на устройстве: исследование бенчмарка для развертывания в условиях ограниченных ресурсов
В данном исследовании проводится бенчмарк традиционных методов машинного обучения против легковесных архитектур трансформеров для бинарного обнаружения неисправностей на трех публичных наборах данных, оцениваются компромиссы между точностью, размером модели и задержкой. Исследование оценивает классификационную производительность с использованием F1-меры и AUC, а также тестирует динамическое квантование INT8 и двухэтапный адаптивный конвейер вывода для оптимизации развертывания на оборудовании с ограниченными ресурсами.