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在边缘培训人工智能模型
近年来,各类公司纷纷引进和推广深层次学习技术.然而,在深入学习方面,仍有两大问题有待解决。一种是需要准备大量的训练数据,另一种是在最初训练阶段需要大量的反向传播和其他计算。后者通常在具有高性能的GPS的服务器上执行,位于云中,因此非常耗电。因此,在边缘设备上进行训练是不现实的。然而,有一种技术可以执行训练和推理,从少量数据中提取特征。这种技术被称为稀疏建模。
近年来,各类公司纷纷引进和推广深层次学习技术.然而,在深入学习方面,仍有两大问题有待解决。一种是需要准备大量的训练数据,另一种是在最初训练阶段需要大量的反向传播和其他计算。后者通常在具有高性能的GPS的服务器上执行,位于云中,因此非常耗电。因此,在边缘设备上进行训练是不现实的。然而,有一种技术可以执行训练和推理,从少量数据中提取特征。这种技术被称为稀疏建模。
