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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种文本定制神经网络参数的端云协同个性化方法和系统，属于人工智能和机器学习领域。服务器端布置文字生成参数模型和用于图像分类的全局神经网络，客户端部署本地神经网络；客户端上传所需分类类名，由服务器端的文字生成参数模型生成本地神经网络的初始参数；客户端接收到生成的初始参数后，使用本地数据训练本地神经网络，更新本地参数；本地训练完成后，客户端将更新后的本地参数和所需分类类名上传至服务器，在服务器端聚合后重新分发给该组本地客户端，用于下一轮的本地训练；同时，根据本地参数和所需分类的类名优化文字生成参数模型。结合端云协同的方式，提供高效、个性化的模型训练方案。
主权项：1.一种文本定制神经网络参数的端云协同个性化方法，其特征在于，包括以下步骤：1服务器端布置文字生成参数模型和用于图像分类的全局神经网络，所述文字生成参数模型能够根据待分类类名初始化神经网络参数；2客户端部署本地神经网络，所述本地神经网络与全局神经网络结构一致；3客户端上传所需分类类名，由服务器端的文字生成参数模型生成本地神经网络的初始参数；所述的文字生成参数模型是以与本地神经网络结构相同的预训练神经网络参数及其对应的分类类名为样本对训练得到的；4客户端接收到生成的初始参数后，使用本地数据训练本地神经网络，更新本地参数；5本地训练完成后，客户端将更新后的本地参数和所需分类类名上传至服务器，分类类名一致的客户端为一组，一组参数在服务器端聚合并更新全局神经网络，更新后的全局神经网络参数重新分发给该组本地客户端，用于下一轮的本地训练；同时，根据本地参数和所需分类的类名优化文字生成参数模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种文本定制神经网络参数的端云协同个性化方法和系统
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