Deep reinforcement learning (DRL) is a promising approach for developing control policies by learning how to perform tasks. Edge devices are required to control their actions by exploiting DRL to solve tasks autonomously in various applications such as smart manufacturing and autonomous driving. However, the resource limitations of edge devices make it unfeasible for them to train their policies from scratch. It is also impractical for such an edge device to use the policy with a large number of layers and parameters, which is pre-trained by a centralized cloud infrastructure with high computational power. In this paper, we propose a method, on-device DRL with distillation (OD3), to efficiently transfer distilled knowledge of how to behave for on-device DRL in resource-constrained edge computing systems. Our proposed method makes it possible to simultaneously perform knowledge transfer and policy model compression in a single training process on edge devices with considering their limited resource budgets. The novelty of our method is to apply a knowledge distillation approach to DRL based edge device control in integrated edge cloud environments. We analyze the performance of the proposed method by implementing it on a commercial embedded system-on-module equipped with limited hardware resources. The experimental results show that 1) edge policy training with the proposed method achieves near-cloud-performance in terms of average rewards, although the size of the edge policy network is significantly smaller compared to that of the cloud policy network and 2) the training time elapsed for edge policy training with our method is reduced significantly compared to edge policy training from scratch.
KSP 제안 키워드
Cloud policy, Computational Power, Control policy, Deep reinforcement learning, Device Control, Edge cloud, Edge devices, Embedded system, Hardware Resources, Knowledge transfer, Model compression
본 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 (CC BY) 조건에 따라 이용할 수 있습니다.
저작권정책 안내문
한국전자동신연구원 지식공유플랫폼 저작권정책
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.