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公开(公告)号：CN118784550B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411224704.7
申请日：2024-09-03
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例公开一种路由决策模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。在动态网络的多个节点中确定出第一节点，确定第一节点对应的第一网络状态和第一网络动作；将第一网络状态和第一网络动作输入评估子模型中，输出每个第一网络动作的评估值；确定最大的评估值的目标第一网络动作以及目标第一网络动作的第二节点；将第二节点对的第二网络动作、第二网络状态和目标第一网络动作的奖励值输入目标子模型中，输出目标第一网络动作的目标值；根据目标值和最大的评估值确定评估子模型的模型损失，根据模型损失调整评估子模型的模型参数，返回执行在动态网络的多个节点中确定出第一节点，直至模型损失满足预设损失条件，得到训练后的路由决策模型。
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公开(公告)号：CN117351327A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310973608.1
申请日：2023-08-02
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/94 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供了一种图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质，涉及但不限于图像识别技术领域，本申请应用于由参数服务器及多个客户端系统组成的分布式系统，客户端系统包括至少一个部署有图像模型的第三子模型的边缘服务器及部署有图像模型的第一子模型和第二子模型的客户端；客户端获取第三子模型的第一梯度数据以计算N个训练样本的第二梯度数据；客户端将N个第二梯度数据进行梯度裁剪及噪声叠加得到平均梯度数据以使边缘服务器更新模型参数并重新迭代训练直至达到第一收敛条件；通过参数服务器对模型参数更新以使客户端系统重新训练得到用于图像识别的图像模型；本申请实施例能更加高效以及安全的提供一种图像模型用于图像识别。
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公开(公告)号：CN118784550A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411224704.7
申请日：2024-09-03
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例公开一种路由决策模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。在动态网络的多个节点中确定出第一节点，确定第一节点对应的第一网络状态和第一网络动作；将第一网络状态和第一网络动作输入评估子模型中，输出每个第一网络动作的评估值；确定最大的评估值的目标第一网络动作以及目标第一网络动作的第二节点；将第二节点对的第二网络动作、第二网络状态和目标第一网络动作的奖励值输入目标子模型中，输出目标第一网络动作的目标值；根据目标值和最大的评估值确定评估子模型的模型损失，根据模型损失调整评估子模型的模型参数，返回执行在动态网络的多个节点中确定出第一节点，直至模型损失满足预设损失条件，得到训练后的路由决策模型。
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