边缘计算DNN神经网络模型设计

边缘计算DNN神经网络模型设计需要考虑以下几个方面：

1. 硬件平台：边缘设备通常资源有限，需要选择适合边缘计算的硬件平台，如低功耗、高性能的ARM Cortex-A系列处理器或者FPGA等。

2. 网络结构：需要选择适合边缘计算的DNN神经网络结构，如MobileNet、SqueezeNet等轻量级网络结构。同时，还需要根据具体应用场景进行网络结构的优化。

3. 推理技术：边缘设备通常需要高效的推理技术，如量化、剪枝等技术，以减少计算量和存储空间。

4. 数据处理：边缘设备通常需要处理大量的数据，需要选择合适的数据预处理和后处理技术，以提高处理效率和准确率。

5. 模型压缩：边缘设备存储容量有限，需要采用模型压缩技术，如模型量化、模型蒸馏等，以减小模型的大小和存储空间。

总之，边缘计算DNN神经网络模型设计需要结合硬件平台、网络结构、推理技术、数据处理和模型压缩等方面进行综合考虑，以满足边缘计算的高效性、低能耗和小规模等要求。