减小移动设备端神经网络模型更新的传输消耗的方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710669163.2 

申 请 日：20170808 

发 明 人：刘铎李世明向超能梁靓 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044重庆市沙坪坝区沙坪坝沙正街174号 

公 开 日：20171222 

公 开 号：CN107508866A 

代 理 人：唐开平 

代理机构：重庆大学专利中心50201 

摘　　要：本发明公开了一种减小移动设备端神经网络模型更新的传输消耗的方法，它包括有步骤1、移动设备选择预测的图片信息上传到云端进行再学习，能减少上传数据消耗代价且不影响再学习带来的性能提升。步骤2、在云端，利用移动设备上传的新数据，混合旧数据集组成更大的训练集，重新训练神经网络模型，实现对新数据的学习；避免神经网络的增量学习中的灾难性忘记问题；步骤3、在云端提取新模型中少量权重，传送到移动设备中，更新已部署到移动设备上的旧模型，使移动设备上的旧模型能达到新模型的识别性能；减少更新移动设备中旧的神经网络模型时的数据传输代价。本发明的技术效果是，有效地减少移动设备端神经网络模型更新的传输消耗代价。??全部 

主 权 项： 

关 键 词： 

法律状态： 

IPC专利分类号：H04L29/08(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I