一种面向传输友好的云-端协作训练神经网络模型方法
公开
摘要
本发明提供了一种面向传输友好的云‑端协作训练神经网络模型方法。该方法包括：云服务器基于种子卷积核利用卷积核生成函数生成卷积神经网络模型；通过数据集对卷积神经网络模型进行训练，对卷积神经网络模型的种子卷积核和生成卷积核进行参数更新，得到训练好的卷积神经网络模型；云服务器将训练好的卷积神经网络模型的种子卷积核和随机数种子发送至终端设备，终端设备根据种子卷积核和随机数种子利用卷积核生成函数生成新的卷积核，并组合成卷积神经网络模型。本发明方法通过设计包含少量可学习参数的神经网络模型，减少云服务器需要发送至终端设备的模型参数量，来减轻网络带宽压力。
基本信息
专利标题 ：
一种面向传输友好的云-端协作训练神经网络模型方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595815A
申请号 ：
CN202210157628.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁春涛李境一李浥东金一徐群群张慧
申请人 ：
北京交通大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西直门外上园村3号
代理机构 ：
北京市商泰律师事务所
代理人 ：
黄晓军
优先权 ：
CN202210157628.7
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 H04L67/12
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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