[发明专利]基于kubernetes深度神经网络模型的分布式分类方法在审
| 申请号： | 202110357657.3 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113076998A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 袁正午;林才贵 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于kubernetes深度神经网络模型的分布式分类方法，属于深度学习和云计算领域。S1：获取数据集，对数据集进行标注，进行标准化处理，数据分为训练集和测试集；将标准化处理后的训练集输入多个不同的深度神经网络模型进行训练；输入测试集获取对应模型的准确率，根据准确率高低分配权重；S2：模型部署；采用kubernetes容器编排系统，合理部署分类模型。本发明使用容器技术，解决了深度神经网络模型推理延迟较大的问题，同时利用集成学习的思想，使得模型的推理能力更强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 kubernetes 深度 神经网络 模型 分布式 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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