深度学习模型终端环境自适应方法研究

摘要：

随着人工智能和物联网的快速发展与融合,智能物联网AIoT正成长为一个极具前景的新兴前沿领域,其中深度学习模型的终端运行是其主要特征之一.针对智能物联网应用场景动态多样,以及物联网终端(智能手机、可穿戴及其他嵌入式设备等)计算和存储资源受限等问题,深度学习模型环境自适应正成为一种新的模型演化方式.其旨在确保适当性能的条件下,能自适应地根据环境变化动态调整模型,从而降低资源消耗、提高运算效率.具体来说,它需要主动感知环境、任务性能需求和平台资源约束等动态需求,进而通过终端模型的自适应压缩、云边端模型分割、领域自适应等方法,实现深度学习模型对终端环境的动态自适应和持续演化.本文围绕深度学习模型自适应问题,从其概念、系统架构、研究挑战与关键技术等不同方面进行阐述和讨论,并介绍我们在这方面的研究实践.

关键词：智能物联、环境自适应、模型演化、深度模型压缩、云边端模型分割、领域自适应

所属期刊栏目：50

分类号：TP391;TN912.34;O241.82

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：1629-1644