[发明专利]一种应用于边缘设备的模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 202111137522.2 | 申请日： | 2021-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN113780535A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 李瑞轩;辜希武;高鑫;李玉华;王号召 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F9/50 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 夏倩;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于边缘设备的模型训练方法及系统，属于模型压缩和迁移学习领域，包括：在边缘设备中加载预训练好的原模型，并识别出其中由Point‑wise卷积层、Depth‑wise卷积层和Point‑wise卷积层依次连接构成的残差块；在残差块的基础上加入对应的轻架构，以将原模型转换为目标模型；轻架构由Group‑wise卷积层和Point‑wise卷积层组成；利用目标任务数据集对目标模型进行训练，并通过两步压缩的方式先后对目标模型中的共享参数和非共享参数进行压缩，从而完成对目标模型的训练和压缩；两步压缩为常规的两步压缩、基于激活值的两步压缩或基于压缩训练的两步压缩。本发明能够提高边缘设备中模型训练效率，并减少模型训练过程以及推理过程中占用的存储空间和计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 边缘 设备 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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