基于云边协同的定制化深度神经网络模型压缩方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202011382009.5
IPC分类号：G06F9/50;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
申请日期：
2020-11-30
申请人：
之江实验室

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于云边协同的定制化深度神经网络模型压缩方法及系统
申请号	CN202011382009.5	申请日期	2020-11-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-12	公开/公告号	CN112486686A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F9/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F9/00 程序控制设计，例如，控制单元（用于外部设备的程序控制入G06F13/10）〔1，4，2006.01，2018.01〕 G06F9/06 使用存储的程序，即使用处理设备的内部存储来接收程序或者保留程序〔1，2006.01〕 G06F9/46 多道程序装置〔3〕 G06F9/50 资源分配，例如，中央处理单元〔CPU〕的〔7，2006.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;9;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	之江实验室	申请人地址	浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	之江实验室	当前权利人	之江实验室
发明人	梁松涛;高丰;杨涛;施佩琦;汪明军;郁善金;王晓江;郑欢欢
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于云边协同的定制化深度神经网络模型压缩方法及系统，该方法基于云端经过长时间训练的高精度的网络模型，基于用户的个性化需求，将网络模型分类关注的分类和不关注的分类，然后结合关注的分类、用户的数据集和模型压缩的比例，通过基于知识整理的神经网络模型压缩方法，进行模型的轻量化，满足用户边缘侧节点资源受限的场景需求，提升模型推理的速度，同时保证一定的模型精确度。本发明基于用户关注分类需求和知识蒸馏技术的模型训练方法，并在图片分类的场景下基于公共的数据集进行了验证。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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