算力省83%
用复数神经网络和随机森林分支构成的提前退出结构，按样本识别难度动态推理，让低成本的射频指纹识别同时获得高精度和高效率。
Gan, Jiayan · Zhixing, Du · Qiang, Li · Huaizong, Shao · 林静然 · Ye, Pan · Zhongyi, Wen · 王沙飞
IEEE Internet of Things Journal 2024
易分类样本在随机森林分支提前退出，不经过后续复杂网络层；难样本才激活全部网络，避免了统一深度模型的无差别计算。
在动态退出机制下，难样本仍获得完整网络处理，同时通过多维调度优化退出决策，避免了早期退出可能带来的精度损失。
系统评估每个样本的识别置信度，对高置信度样本提前结束推理，将计算资源留给困难样本，提升整体效率。