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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119167983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411334373.2，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法是由贺祥;王腾;王忠杰设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、多出口DNN运行性能分析与建模；步骤S2、多出口DNN各出口性能分析；步骤S3、多出口DNN分区部署方案优化；步骤S4、多出口DNN出口选择方案优化。该方法适用于支持多个不同的复杂多出口DNN以及分布式异构的边缘计算环境，通过对多出口DNN的计算性能、出口准确率等进行分析，结合遗传算法与分层强化学习算法对DNN进行出口选择与分区部署，生成合适的多出DNN的分区部署方案，在延迟约束的情况下，使得端设备的能耗达到最优，实现高效能的DNN推理。

本发明授权面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多出口神经网络高效能推理的出口选择与分区部署策略生成方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤S1、多出口DNN运行性能分析与建模：步骤S1.1、对多出口DNN推理运行数据进行收集，获取各个层面关键信息；步骤S1.2、针对多出口DNN进行分析，包括设备-边缘协同计算环境、DNN的推理延迟、物联网设备的能耗以及边缘服务器的成本，在此基础上，对出口选择、模型分区与资源分配多维能耗优化问题进行形式化描述；步骤S2、多出口DNN各出口性能分析：收集端设备上的多出口DNN输入数据，为各个出口设置不同的熵阈值，测试在不同设置下各个出口的退出概率以及准确度；步骤S3、多出口DNN分区部署方案优化：步骤S31、根据步骤S1对多出口DNN模型运行性能分析与建模以及步骤S2对多出口DNN的出口性能分析，对目标DNN模型进行分析，了解其结构、参数规模、层次关系，并提取每个层次的计算复杂度、内存需求；步骤S32、构建优化问题，并将问题分解为两个子问题，分别是分区部署方案优化问题以及出口选择问题；步骤S33、利用深度强化学习算法，在满足性能约束的前提下，不断优化分区部署方案，包括分区点的选择以及边缘服务器上的资源分配；步骤S4、多出口DNN出口选择方案优化：通过步骤S3得到的分区部署方案，利用遗传算法优化出口选择方案，遗传算法的种群个体代表一个出口选择方案，通过交叉变异，在有限的迭代次数下获得较优的出口选择方案，并重复进行步骤S3，对分区部署方案进一步进行优化，通过重复进行评估和调整，直至找到满足性能要求的最优分区部署方案以及出口选择方案。

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