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公开(公告)号：CN119227779A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411295187.2
申请日：2024-09-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于原型的异构边端协作学习方法及边端系统，专注于解决多个边端协作场景下因端侧数据异构和边端模型异构带来的挑战。所述方法通过引入全局原型聚合训练和基于全局原型的数据生成机制，实现了对异构边端模型的协同学习，有效应对了多样化的边端场景需求。本发明考虑了在边端资源受限的场景中，设备训练所需的时间和资源消耗。通过将原型引入为唯一的知识传递方式，大幅降低了传统边端协作学习中的知识分享负担。这不仅突破了传统方法中无法基于原型进行异构模型训练的限制，打破了异构模型在边端协作中的应用壁垒，还在资源受限的边端场景中显著减少了训练所需的资源消耗。本发明显著提升了边端异构模型的训练性能。
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