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申请/专利权人：国际商业机器公司
摘要：一种用于使深度学习模型适应本地环境的计算机实现方法，包括收集训练数据；使用所收集的训练数据训练共同深度学习模型；基于特定于利用转移学习的多个本地设备中的一个的特性定制深度学习模型；以及将定制的深度学习模型部署到多个本地设备中的一个。定制的深度学习模型可以跨层次机构进行训练，该层次结构包括：对来自多个设备中所有设备的数据训练的中央共同模型；在位置邻近范围内的多个设备中的设备的第一组数据上训练基于位置的的模型；以及基于来自多个设备中的一个设备的数据训练的基于设备的模型。
主权项：1.一种用于使深度学习模型适应本地环境的基于计算机的方法，包括：收集训练数据；使用所收集的训练数据训练通用深度学习模型；利用转移学习，基于特定于多个本地设备中的各个本地设备的当前位置和特性从通用深度学习模型生成多个定制深度学习模型；基于所述通用深度学习模型和第一边缘服务器的一组数据记录来训练所述多个定制深度学习模型中的第一定制深度学习模型，其中一组训练数据记录是从与所述第一边缘服务器相关联的一组数据记录中随机选择的；以及将所述多个定制的深度学习模型部署到所述多个本地设备中的各个本地设备，其中所述第一定制深度学习模型被部署到所述第一边缘服务器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 可伸缩的动态转移学习机制
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