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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种基于多分支神经网络的动态协同推演处理方法及装置。该方法包括：将输入数据发送到多分支神经网络模型中进行动态协同推演处理，基于出口决策算法对输入数据在多分支神经网络模型中的协同推演处理过程的出口分支进行动态选择分析，确定对应的分布式退出决策；根据分布式退出决策，在基于多分支神经网络模型对输入数据进行协同推演处理的过程中选择出各个学生模型的目标出口分支执行退出操作，并将目标出口分支输出的中间特征向量作为输入数据对应的预测推演结果。本发明提供的基于多分支神经网络的动态协同推演处理方法，能够实现高效的动态协同推理，同时显著降低推理计算开销，从而优化整体的推理性能。
主权项：1.一种基于多分支神经网络的动态协同推演处理方法，其特征在于，包括：将待处理的输入数据发送到预设的多分支神经网络模型中进行动态协同推演处理；基于预设的出口决策算法对所述输入数据在所述多分支神经网络模型中的动态协同推演处理过程的出口分支进行动态选择分析，确定所述多分支神经网络模型对应的分布式退出决策；其中，所述多分支神经网络模型是基于预设的端到端训练损失函数，并采用经典随机梯度下降法对各个学生模型的各个出口分支进行端到端的联合训练得到的；所述多分支神经网络模型包括至少一个学生模型，每个学生模型的骨干深度神经网络中存在至少一个串行连接的出口分支；根据所述分布式退出决策，在基于所述多分支神经网络模型对所述输入数据进行动态协同推演处理过程中选择出各个学生模型的目标出口分支执行退出操作，并获得所述目标出口分支输出的中间特征向量；基于所述目标出口分支输出的中间特征向量进行合并得到合并的中间特征，并执行最终的模型推理获得所述输入数据对应的预测推演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于多分支神经网络的动态协同推演处理方法及装置
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