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深度学习在云和终端上的混合分布式部署研究

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摘要深度学习算法在物联网终端设备上的应用存在着系统开销控制与保证精度和实时性之间平衡的问题。本文提出了一种在云和终端设备上分布式混合部署深度学习神经网络的方法:压缩深度神经网络在本地终端上执行快速的推理运算;当系统基于可信表现的判断标准需要进一步处理时,中间数据可传输至云服务器端,进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理,以提高系统的表现精度。本文给出了深度神经网络在终端设备上部署时和在终端与云端上混合部署时进行推理运算的量化比较效果,结果显示此种方法兼顾了深度神经网络的系统开销和准确率。

DOI odw8oomydk/1975856

作者邓畅;陆骏;李广

机构地区不详

出处《智能物联技术》 2019年1期

关键词深度神经网络云平台终端设备分布式混合部署

分类 [自动化与计算机技术][计算机系统结构]

出版日期 2019年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）