基于云边协同子类蒸馏的卷积神经网络模型压缩方法

摘要： 当前卷积神经网络模型的训练和分发流程中，云端拥有充足的计算资源和数据集，但难以应对边缘场景中碎片化的需求。边缘侧能够直接进行模型的训练和推理，但难以直接使用云端按照统一规则训练的卷积神经网络模型。针对在边缘侧资源受限的情况下，卷积神经网络算法进行模型压缩的训练和推理有效性低的问题，首先，提出了一种基于云边协同的模型分发和训练框架，该框架可以结合云端和边缘侧各自的优势进行模型再训... （共8页）