基于边缘计算的按需优化的深度学习模型

摘要：

为了应对以云服务器为中心的深度学习模型存在实时性较差的缺点,提出一种基于边缘计算的按需优化的深度学习模型,模型基于通信带宽和延时限制,自适应地将深度学习模型分配到终端设备和边缘服务器上并进行裁剪,从而最大化计算精度.仿真实验结果表明,相比仅仅将深度学习模型部署在终端设备或边缘服务器上,该算法具有更强的计算优势.

关键词：深度学习、边缘计算、延时限制

所属期刊栏目：46

分类号：TN929

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划资助项目2021JM-188

在线出版日期：2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：20-23