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基于云邊協(xié)同子類蒸餾的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方法

計(jì)算機(jī)科學(xué) 頁數(shù): 8 2024-05-11
摘要: 當(dāng)前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和分發(fā)流程中,云端擁有充足的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)集,但難以應(yīng)對(duì)邊緣場(chǎng)景中碎片化的需求。邊緣側(cè)能夠直接進(jìn)行模型的訓(xùn)練和推理,但難以直接使用云端按照統(tǒng)一規(guī)則訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)在邊緣側(cè)資源受限的情況下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模型壓縮的訓(xùn)練和推理有效性低的問題,首先,提出了一種基于云邊協(xié)同的模型分發(fā)和訓(xùn)練框架,該框架可以結(jié)合云端和邊緣側(cè)各自的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行模型再訓(xùn)... (共8頁)

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