综述称，模型通常在田间设备上执行推理，而训练仍在云端进行。量化出现在超过一半的部署中，结构化剪枝和神经架构搜索则很少使用。

作者指出，闪存、RAM、运算次数及单次推理能耗的报告不足，妨碍结果复现和公平比较。他们提出的架构涵盖传感、推理、边缘处理和云端训练。

为什么重要

这项综述说明，设备端推理可能适用于网络连接不稳定的小型农场，也指出了评估部署效果所需数据的缺失。

指南

试一试

为一个假设的农场传感器项目制定报告计划，除准确率外，还记录 RAM、闪存、延迟和单次推理能耗。