【摘 要】
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基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法.该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算.在树莓派设备上进行的仿真实验表明,该方法可以对集中式电磁识别模型进行无损拆分并分布式部署,可以保持与原始模型完全相同的准确率.并且当原始模型由于参数量过大而无法加载到内存中进行处理时,该方法仍可以正常完成计算.
【机 构】
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同济大学 软件学院,上海 201804;电子信息控制重点实验室,四川 成都 610036;同济大学 电子与信息工程学院,上海 201804
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基于张量分裂技术,设计了一种面向电磁目标识别的神经网络模型分散计算方法.该方法根据不同的隐藏层选择特定的张量分裂方法,将权重无损地分散到多个分布式节点上,以分散、聚合的方式完成协同推理计算.在树莓派设备上进行的仿真实验表明,该方法可以对集中式电磁识别模型进行无损拆分并分布式部署,可以保持与原始模型完全相同的准确率.并且当原始模型由于参数量过大而无法加载到内存中进行处理时,该方法仍可以正常完成计算.
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