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公开(公告)号:CN119052532A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411093093.7
申请日:2024-08-09
Applicant: 中国传媒大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/25 , H04N21/466 , H04N21/4402
Abstract: 本发明公开了基于元学习的短视频码率自适应系统,涉及流媒体技术领域,包括以下步骤:S1、离线训练,建立模型表示用户特征和网络预测信息;S2、在线学习,根据当前用户环境的特征,对模型参数进行调整和优化。本发明采用上述的基于元学习的短视频码率自适应系统,成功实现了基于元学习的新型SABR框架,该框架能够快速适应不同用户需求,提高系统的实用性与计算速度,使其具有工业应用;成功结合了离线训练与在线学习技术,增强了模型的泛化性和稳定性;在预训练中引入动作掩蔽的思想,增强决策的合理性和可靠性,有效降低了元学习所需的数据量,提升了学习效率和准确性,显著减少了工业环境中的数据需求和训练时间。