[发明专利]基于云边协同的定制化深度神经网络模型压缩方法及系统在审
| 申请号： | 202011382009.5 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112486686A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 梁松涛;高丰;杨涛;施佩琦;汪明军;郁善金;王晓江;郑欢欢 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于云边协同的定制化深度神经网络模型压缩方法及系统，该方法基于云端经过长时间训练的高精度的网络模型，基于用户的个性化需求，将网络模型分类关注的分类和不关注的分类，然后结合关注的分类、用户的数据集和模型压缩的比例，通过基于知识整理的神经网络模型压缩方法，进行模型的轻量化，满足用户边缘侧节点资源受限的场景需求，提升模型推理的速度，同时保证一定的模型精确度。本发明基于用户关注分类需求和知识蒸馏技术的模型训练方法，并在图片分类的场景下基于公共的数据集进行了验证。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 协同 定制 深度 神经网络 模型 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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