[发明专利]可分割深度神经网络中的动态特征尺寸适配在审
| 申请号： | 202280013234.2 | 申请日： | 2022-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN116940946A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | S·K·库马拉斯瓦米;Q·K·N·董;A·奥泽罗夫;P·方丹;F·施尼茨勒;A·兰伯特;吉斯伦·佩尔蒂埃 | 申请（专利权）人： | 交互数字CE专利控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/088 | 分类号： | G06N3/088;G06N3/063;G06N3/045;H04L67/1008;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 谢续友;刘芳 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种方法，该方法处理针对分布式AI的有效传输，其中规定了在多个带宽之间切换。在边缘设备处的分布式推断期间，每个设备仅需要加载AI模型的一部分一次，但是它们之间所传送的输入/输出特征可通过启用/禁用动态特征尺寸切换器(DySw)中的节点之间的连接而根据可用传输带宽来灵活地配置。当连接或断开一些节点以便实现所需的压缩因数时，DNN的其他参数保持相同。也就是说，将相同的DNN模型用于不同的压缩因数，并且不需要下载新的DNN模型以与压缩因数或网络带宽适配。 | ||
| 搜索关键词： | 分割 深度 神经网络 中的 动态 特征 尺寸 | ||
【主权项】：
暂无信息
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