公开(公告)号：CN118297120A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410317123.1

申请日：2024-03-20

申请人： 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 ,  北京师范大学珠海校区

发明人： 王田 ,  吴尚睿 ,  黄凤怡 ,  梁玉珠

IPC分类号： G06N3/0495 ,  G06N3/042 ,  G06N3/082 ,  G06F8/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/10 ,  G06F9/50

摘要： 本发明涉及边缘计算领域，具体为一种在边缘设备上基于集成学习的深度神经网络推理策略。本技术方案所要解决的技术问题为：针对现有多边缘设备DNN模型协作推理技术中没有提升最终模型性能的问题。包括步骤1)：基于稠密重生的知识蒸馏策略训练出符合不同边缘设备性能需求的DNN模型；步骤2)：将DNN模型部署到边缘设备，步骤3)：主边缘设备获取输入信息，并将得到的信息发送给周围的边缘设备；步骤4)：获取信息的边缘设备对信息进行处理，并将计算得到的结果返回给主边缘设备；步骤5)：通过边缘设备返回的结果经过加权聚合处理，得到一个更加精确的推理输出。本技术方案的有益效果为：能聚合多个边缘设备的能力生成更加健壮的推理结果，最终使得用户能在模型不变的情况下得到更准确的输出。