[发明专利]在终端和云端上混合部署深度学习神经网络的方法和系统在审
| 申请号： | 201811199010.7 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109543829A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 邓畅;李健 | 申请（专利权）人： | 华东计算技术研究所（中国电子科技集团公司第三十二研究所） |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 201800 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种在终端和云端上混合部署深度学习神经网络的方法和系统，采用分布式系统架构，利用云端与终端混合部署神经网络，互相配合共同完成推理运算任务；其中，在终端设备上部署训练好的深度神经网络压缩模型，在云端上部署深度神经网络。本发明通过分布式计算，增强了传感器融合、数据隐私和系统容错能力，允许将早期的出口点放置在终端设备中。可以在本地终端上就完成图像分类并退出，进行快速的局部推断；还可以进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理，以提高系统的表现精度。 | ||
| 搜索关键词： | 云端 神经网络 终端 学习神经网络 部署 终端设备 分布式系统架构 传感器融合 分布式计算 数据隐私 图像分类 推理运算 系统容错 出口点 推断 压缩 退出 配合 表现 | ||
【主权项】：
1.一种在终端和云端上混合部署深度学习神经网络的方法，其特征在于，采用分布式系统架构，利用云端与终端混合部署神经网络，互相配合共同完成推理运算任务；其中，在终端设备上部署训练好的深度神经网络压缩模型，在云端上部署深度神经网络。
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