[发明专利]一种端边云协同卷积神经网络推理方法及系统在审
| 申请号： | 202210611122.9 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN114970824A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 杨树森;段亚璐;赵聪;赵鹏;张展华;郭思言;栗海亮 | 申请（专利权）人： | 杭州卷积云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 马贵香 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种端边云协同卷积神经网络推理方法及系统，包括：基于构建的模型压缩方法，得到该模型在所有压缩划分方案下的延时；基于获得的所有压缩划分方案的延时，确定联合压缩划分方案性能上下界；构建在给定CNN划分层上给定压缩率下的模型精度上界估计方法；构建在给定精度要求和CNN划分层时的压缩率决策方法；搜索延时最优的联合最优模型压缩划分方案；运行系统，进行模型推理。本发明通过CNN模型的压缩划分来进行分层级的计算卸载，对通信和计算瓶颈进行联合优化，实现快速的海量终端数据智能分析，通过全等通道剪枝方法和统一仿射量化方法，可靠可控地高效压缩CNN模型在任意给定层上的通信量，显著降低了端边云协同CNN推理的传输延时。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 端边云 协同 卷积 神经网络 推理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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