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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及一种面向边缘网络中深度推理服务的领域敏感卸载方法。针对边缘服务器上部署的领域特定知识的深度学习模型对不同推理任务的性能表现存在显著差异的问题，本发明提出充分利用边缘服务器模型领域的多样性，选择部署着与推理任务最合适的模型领域的边缘服务器，以提高卸载性能的方法。方法包括：设计一个面向领域敏感卸载的性能指标，用于描述不同学习模型领域和卸载任务对模型领域的敏感程度；设计一个高效的检索机制，检索边缘服务器上部署学习模型领域的信息，以确定提供推理服务的边缘服务器；设计一个面向领域敏感型任务的计算卸载算法，在时延限制内最大化卸载任务的推理准确性。本发明适用于智能物联网和边缘计算领域。
主权项：1.一种面向边缘网络中深度推理服务的领域敏感卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：物联网设备使用本地特征提取器提取任务输入的特征、计算特征的哈希值和随机种子传输到边缘服务器；步骤S2：边缘服务器检索局部敏感哈希表来识别领域中的相似项，并根据检索结果计算“数据-域兼容性度量”值，“数据-域兼容性度量”表示卸载输入数据与模型训练数据集之间的兼容性；步骤S3：物联网设备根据查询到的“数据-域兼容性度量”，优化其卸载决策，在保证任务延迟要求的情况下，最大限度地提高推理精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 面向边缘网络中深度推理服务的领域敏感卸载方法
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