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초록·키워드
The growing adoption of deep learning in safety-critical systems necessitates robust protection methods to mitigate the impact of faults. Existing approaches are practical but often introduce significant overhead or sacrifice precise accuracy, which becomes impractical given the low probability of errors. This research paper presents CUZED (Error Correction Using Zero-weight upon Low-Cost Error Detection on Fully Connected Layers), a novel method to correct a single fault occurring in the fully-connected layers commonly found in deep neural networks (DNN ... 전체 초록 보기
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