[发明专利]一种移动web深度学习协作的方法及系统有效
| 申请号： | 201910911077.7 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110795235B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 乔秀全;黄亚坤;商彦磊 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 杨明月 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种移动web深度学习协作的方法及系统。该方法包括：通过移动web浏览器加载目标任务，对目标任务进行预处理，并向边缘服务器发送深度学习计算请求；边缘服务器根据深度学习计算请求和当前上下文信息，计算压缩深度神经网络模型需求，并向移动web浏览器返回满足的压缩深度神经网络模型；移动web浏览器接收并执行压缩深度神经网络的前馈过程，得到第一任务计算结果，并将第一层卷积层作为共享层的暂存结果；移动web浏览器计算第一任务计算结果的标准交叉熵，若判断标准交叉熵大于预设阈值，则接收第一任务计算结果。本发明实施例提出的移动Web深度学习协作，有效降低了模型的传输和前馈计算时延。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 移动 web 深度 学习 协作 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种移动web深度学习协作的方法，其特征在于，包括：/n通过移动web浏览器加载目标任务，对所述目标任务进行预处理，并向边缘服务器发送深度学习计算请求；/n所述边缘服务器根据所述深度学习计算请求和当前的上下文信息，计算压缩深度神经网络模型需求，在缓存模型库中查询是否存在满足预设条件的压缩深度神经网络模型，若存在，则向所述移动web浏览器返回所述压缩深度神经网络模型；/n所述移动web浏览器接收所述压缩深度神经网络模型，并执行所述压缩深度神经网络模型的前馈过程，得到第一任务计算结果，并将所述压缩深度神经网络模型的第一层卷积层作为共享层的暂存结果；/n所述移动web浏览器计算所述第一任务计算结果的标准交叉熵，若判断所述标准交叉熵大于预设阈值，则接收所述第一任务计算结果。/n
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