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申请/专利权人：国际商业机器公司
申请日：2021-09-27
公开（公告）日：2022-04-15
公开（公告）号：CN114358305A
专利技术分类：
专利摘要：本发明涉及一种移动AI。可以基于设备的硬件规格来优化机器学习模型以用于部署在设备上。获取并删减现有模型以减少模型的硬件资源消耗。经删减的模型然后基于训练数据来训练。经删减的模型还基于“教师”模型的集合来训练。然后评估经训练的模型的性能，并将其与性能要求进行比较，性能要求可以是基于设备的硬件规格。
专利权项：1.一种选择机器学习模型的方法，包括：接收设备的硬件规格；基于所述设备的所述硬件规格来确定性能要求；获取机器学习模型的集合，所述机器学习模型的集合包括：具有第一层集合的第一机器学习模型；以及教师模型；从所述第一机器学习模型删除所述第一层集合中的一个或多个层，从而产生具有经删减的层集合的学生模型；基于以下来训练所述学生模型：训练数据；以及所述教师模型；评估所述学生模型的性能；比较所述学生模型的所述性能和所述性能要求；以及至少基于所述比较来确定选择具有最高性能的模型。
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