[发明专利]一种基于X-ADMM的深度学习模型环境自适应方法有效
| 申请号： | 202010920846.2 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112085195B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 郭斌;仵允港;王虹力;刘思聪;刘佳琪;於志文 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安利泽明知识产权代理有限公司 61222 | 代理人： | 刘伟 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于X‑ADMM的深度学习模型环境自适应方法，聚焦深度学习模型硬件资源消耗巨大，且不能根据动态环境变化实现自适应演化问题。为了解决深度学习模型根据环境动态演化的问题，我们提出了X‑ADMM(X Alternating Direction Method of Multipliers)模型。我们将感知深度学习模型的硬件资源变化，综合使用模型压缩和模型分割的方法处理深度学习模型结构。通过这种方法，模型完成对动态环境的自适应。通过实时感知上下文的环境变化，为模型结构改变提供约束。这能够大幅度降低深度学习模型的资源消耗并实现模型结构的动态自适应。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 admm 深度 学习 模型 环境 自适应 方法 | ||
【主权项】：
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