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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于知识共享的目标识别单元训练方法，涉及目标识别领域，用于兼顾深度神经网络模型训练效率和性能。本发明在初始阶段由目标识别单元从共享知识库下载深度神经网络模型并压缩；在迭代阶段由目标识别单元对部分下沉的传感网络关联数据进行学习，并请求服务器对剩余部分数据进行学习；在结束阶段由服务器将两者训练的模型进行合并，并上传到共享知识库以供其他目标识别单元下载使用。本发明适用于需要多个目标识别单元协同作业场景的模型训练，通过目标识别单元之间共享已有模型，有效缩短单个目标识别单元的迭代周期、降低模型训练时延，同时减小有效信息量损耗，提高模型的性能。
主权项：1.一种基于知识共享的目标识别单元训练方法，其特征在于，包括：初始阶段：目标识别单元从知识共享库下载目标深度神经网络模型，对下载的深度神经网络模型进行模型压缩；迭代阶段：目标识别单元基于局域感知数据和由服务器下沉的传感网络关联数据在本地对压缩的深度神经网络模型进行训练；或者，目标识别单元基于局域感知数据和由服务器下沉的部分传感网络关联数据在本地对压缩的深度神经网络模型进行训练，并请求所述服务器基于剩余的传感网络关联数据对压缩的深度神经网络模型进行训练；结束阶段：目标识别单元使用在本地训练后的深度神经网络模型进行目标识别感知，并将在本地训练后的深度神经网络模型由所述服务器上传至所述知识共享库；或者，目标识别单元将本地训练的深度神经网络模型上传至服务器，与服务器训练的深度神经网络模型进行合并，服务器使用合并后的深度神经网络模型进行目标识别感知，并将合并后的深度神经网络模型上传至所述知识共享库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于知识共享的目标识别单元训练方法
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