本發(fā)明公開了一種邊緣計(jì)算下模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化的車載感知設(shè)備聯(lián)合學(xué)習(xí)方法,包括:根據(jù)車載設(shè)備所采用的目標(biāo)檢測(cè)算法,建立適用于車載設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為本地模型,利用中心服務(wù)器提供的初始化參數(shù),進(jìn)行本地模型的訓(xùn)練,并進(jìn)行本地梯度更新,得到更新后的梯度;對(duì)本地模型進(jìn)行梯度稀疏化、量化本地梯度、無(wú)損壓縮處理;將量化后的本地梯度和壓縮后的二值化掩碼矩陣以流水線的形式上傳至中心服務(wù)器;在車載設(shè)備完成本地模型梯度壓縮和上傳后,由中心服務(wù)器進(jìn)行逐神經(jīng)元梯度聚合;通過車載設(shè)備獲取全局的聚合梯度,對(duì)本地模型進(jìn)行更新,利用更新后的模型進(jìn)行道路感知。
聲明:
“邊緣計(jì)算下模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化的車載感知設(shè)備聯(lián)合學(xué)習(xí)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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