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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开的一种用于边缘设备的神经网络动态早退加速推理方法，属于边缘计算领域。使用异构退出头结构，提高模型的特征提取能力，实现更高的模型精度、更快的推理速度和更低的模型运算复杂度；使用两阶段训练策略训练基于异构退出头的动态早退模型，更充分地发挥退出头的潜能，进一步提高模型精度，降低模型运算复杂度；使用动态推理方法，动态执行部分网络，节省计算资源；同时根据输入数据的复杂性动态选择模型输出路径，以适应不同场景，实现精度‑效率之间的权衡。本发明适用于边缘计算领域，提高模型精度，加快推理速度并且降低模型运算复杂度，为基于复杂模型的智能应用在边缘设备的部署提供支撑。
主权项：1.一种用于边缘设备的神经网络动态早退加速推理方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一、构建基于卷积的局部感知头和基于自注意力机制的全局聚合头两种异构退出头；步骤二、在骨干网络上建立基于异构退出头的动态早退模型；步骤三、使用两阶段训练策略，训练基于异构退出头的动态早退模型；步骤四、将训练的模型部署到边缘设备上进行动态推理，提高推理速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种用于边缘设备的神经网络动态早退加速推理方法
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