【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，更具体地说，涉及用于协处理器的深度学习优化控制方法。
技术介绍
1、协处理器，一种芯片，用于减轻系统微处理器的特定处理任务。协处理器，这是一种协助中央处理器完成其无法执行或执行效率、效果低下的处理工作而开发和应用的处理器。这种中央处理器无法执行的工作有很多，比如设备间的信号传输、接入设备的管理等；而执行效率、效果低下的有图形处理、声频处理。为了进行这些处理，各种辅助处理器就诞生了。需要说明的是，由于现在的计算机中，整数运算器与浮点运算器已经集成在一起，因此浮点处理器已经不算是辅助处理器。而内建于cpu中的协处理器，同样不算是辅助处理器，除非它是独立存在。
2、深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以自动从数据中学习特征和模式，用于解决各种复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。优化控制是一种通过优化模型参数，使模型的预测结果尽可能接近真实结果的方法，用于解决各种控制问题，如自动驾驶、机器人控制、电力系统控制。
3、预测控制对于控制变化比较缓慢的生产过程或对象，均能取得好的效果，但预测控制的算法是基于线性对象提出来的，流程工业中的工业过程具有时变、非线性等特性，具有各种不确定性因素的影响；传统控制方式难以满足控制优化的实时性要求。面对工业过程中大量的非线性、不确定过程，算法有待进一步改进。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供用于协处理器的深度学习优化
3、2.技术方案
4、为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案：
5、用于协处理器的深度学习优化控制方法，包括：
6、s1、数据收集：收集大量的数据，并将数据用于训练深度学习模型；
7、s2、数据预处理：收集到的数据需要进行预处理；
8、s3、模型选择：选择深度学习模型；
9、s4、模型训练：使用收集到的数据对选择的深度学习模型进行训练；
10、s5、模型优化：对训练好的模型进行优化；
11、s6、模型部署：将优化后的模型部署到协处理器上；
12、s7、模型评估：对部署后的模型进行评估；
13、s8、模型更新：根据模型评估的结果，对模型进行更新和优化。
14、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1中数据收集的步骤包括：
15、实时数据收集：在实际环境中收集数据，数据可以通过传感器实时收集，然后传输到计算机进行处理和分析；
16、模拟数据收集：在模拟环境中收集数据；
17、数据集收集：使用已有的数据集进行训练；
18、数据增强：通过对现有数据进行变换或扩充来生成新的数据；
19、数据标注：为收集到的数据添加标签或注释。
20、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s2中数据预处理的步骤包括：
21、数据清洗：去除数据中的噪声和异常值；
22、数据标准化：将数据转换为相同的尺度；
23、数据归一化：将数据转换为0-1之间的范围；
24、数据降维：减少数据的维度，以便模型可以更好地学习数据的特征；
25、数据增强：通过对现有数据进行变换或扩充来生成新的数据，通过旋转、缩放或裁剪图像来生成新的图像数据；
26、数据分割：将数据划分为训练集、验证集和测试集，其中80％的数据作为训练集，10％的数据作为验证集，10％的数据作为测试集；
27、数据编码：将非数值数据转换为数值数据。
28、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s3中模型选择的步骤包括：
29、基于经验的模型选择：根据经验和直觉选择模型，卷积神经网络作为对图像分类的模型；
30、基于性能的模型选择：使用交叉验证和网格搜索方法来评估模型的性能，并选择性能最好的模型；
31、基于复杂度的模型选择：根据模型的复杂度选择模型的参数数量和计算复杂度作为评估指标，并选择复杂度适中的模型；
32、基于模型结构的模型选择：根据模型的结构选择模型的层数和神经元数量作为评估指标，并选择结构合理的模型；
33、基于模型融合的模型选择：通过将多个模型的预测结果进行融合来选择模型，使用投票、平均和堆叠方法来融合模型的预测结果，并选择融合效果最好的模型；
34、基于迁移学习的模型选择：通过使用预训练的模型来选择模型，可以使用预训练的cnn模型作为基础模型，并进行微调以适应特定的任务；
35、基于深度强化学习的模型选择：是通过使用深度强化学习来选择模型，可以使用深度dqn方法来选择模型。
36、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s4中模型训练的步骤包括：
37、批量梯度下降法：通过计算每个样本的梯度来更新模型的参数；
38、随机梯度下降法：每次只使用一个样本来更新模型的参数；
39、小批量梯度下降法：在批量梯度下降法和随机梯度下降法的折中，每次使用一小部分样本来更新模型的参数；
40、自适应学习率方法：根据模型的梯度和参数的大小自动调整学习率；
41、正则化方法：在损失函数中添加一个正则化项，可以防止模型过拟合；
42、数据增强方法：通过对现有数据进行变换或扩充来生成新的数据；
43、模型集成方法：通过将多个模型的预测结果进行融合来提高模型的性能；
44、迁移学习方法：通过使用预训练的模型来初始化模型的参数。
45、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s5中模型优化的步骤包括：
46、参数初始化：通过随机初始化和预训练初始化方式来初始化模型的参数；
47、激活函数选择：选择relu、sigmoid和tanh激活函数；
48、模型结构调整：通过增加或减少模型的层数和神经元数量方式来调整模型的结构；
49、正则化：通过l1正则化和l2正则化方式来正则化模型；
50、学习率调整：通过学习率衰减和动态学习率方式来调整学习率；
51、批量大小调整：通过调整批量大小来平衡模型的训练速度和性能；
52、数据预处理：通过归一化和标准化方式来预处理数据；
53、模型融合：通过投票、平均和堆叠方式来融合多个模型的预测结果；
54、迁移学习：通过使用预训练的模型来初始化模型的参数；
55、模型压缩：通过剪枝和量化方式来压缩模型。
56、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s6中模型部署的步骤包括：
57、模型量化：将模型的参数和激活值转换为低精度的数值；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S1中数据收集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S2中数据预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S3中模型选择的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S4中模型训练的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S5中模型优化的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S6中模型部署的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤S8中模型更新的步骤包括：
【技术特征摘要】
1.用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤s1中数据收集的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤s2中数据预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的用于协处理器的深度学习优化控制方法，其特征在于，所述步骤s3中模型选择的步骤包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张慧林，
申请(专利权)人：北京中电科卫星导航系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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