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发明公开
基于端云协同的环境自适应学习方法及系统无效

公开(公告)号：CN110705684A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910777631.7

申请日：2019-08-22

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 彭晓晖 , 冯钰昕 , 王一帆 , 陈益强

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F9/50

Abstract: 本发明提出一种基于端云协同的环境自适应学习方法及系统，包括：步骤1、物端采集环境数据，并使用该物端的本地识别模型判断能否分析该环境数据，若能，则得到并输出该环境数据的识别结果，否则执行步骤2；步骤2、将该环境数据上传至云端，使用云端高精度模型对该环境数据进行识别，根据识别结果选择特定环境的物体识别模型，通过使用该识别结果和该特定物体识别模型的原始训练数据，辅助该本地识别模型进行自适应学习，以更新该本地识别模型，得到更新模型，替换该物端的本地识别模型，再次执行该步骤1。本发明实现了云端模型的自适应学习，通过端云协同的方式，降低模型在物端运行的资源消耗，提高模型对特定计算环境的识别精度和适应能力。

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