[发明专利]深度学习模型对资源受限边缘设备的适应在审
| 申请号： | 202010649975.2 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN112199189A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | L.图格曼;N.纳曼;M.马辛;N.盖;S.卡尔纳;I.罗森;A.阿米尔 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邸万奎 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了用于生成深度学习(DL)模型的集合的技术。示例方法包括使用训练数据来训练DL模型的初始集合，其中基于参数向量来确定DL模型中的每一个的拓扑。该方法还包括基于边缘相关度量的集合为初始集合中的DL模型中的每一个生成估计性能函数的集合，以及基于估计性能函数的集合生成多个目标函数。该方法还包括基于目标函数生成最终DL模型集合，接收对从最终DL模型集合中选择的DL模型的用户选择，并将所选择的DL模型部署到边缘设备。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 资源 受限 边缘 设备 适应 | ||
【主权项】：
暂无信息
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