Offloading Adaptativo em Redes Neurais com Saídas Antecipadas: Equilíbrio e Compartilhamento de Recursos Através de Multi-Armed Bandits - Silva, Ricardo S.; Pacheco, Roberto G.; Menasché, Daniel S.; Mirandola, Heudson (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Redes Neurais com Saídas Antecipadas (EENNs) reduzem custos de inferência ao classificar antecipadamente entradas em ramo lateral na borda, quando a confiança atinge um limiar fixo. Caso contrário, ocorre o offloading à nuvem. Contudo, um limiar fixo não se adapta às dinâmicas de aplicações reais e a competição de múltiplos dispositivos aos recursos da nuvem. Este trabalho modela a interação entre dispositivos via jogos estocásticos e multi-armed bandits para tornar o ajuste de limiares dinâmico, considerando restrições energéticas e disponibilidade de servidores. Os resultados numéricos mostram obtenção de equilíbrios de Nash aproximados.