【技术实现步骤摘要】
本申请涉及神经网络，具体而言，涉及一种模型生成方法、模型生成装置、计算机可读存储介质及电子设备。
技术介绍
1、机器学习模型，是一种在经过训练后可以识别特定类型的模式。机器学习模型在图像识别、语义分析等领域均有应用。对于终端设备来说，运行机器学习模型可以实现多种多样的功能。
2、在相关技术中，为了提升终端设备能力，会在终端设备中部署各种各样的模型，以实现如图像识别、语义分析等功能。具体地，相关技术通常是基于终端的功能性需求为其部署相应类型的模型，但是，实际上部署的模型不一定适合在该终端设备上运行，持续运行不合适的模型容易造成不合理的设备损耗问题。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的相关技术的信息。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种模型生成方法、模型生成装置、计算机可读存储介质及电子设备，可以触发终端运行第一模型以获得运行结果，基于该运行结果对应的运行性能指标，可以了解到...
【技术保护点】
1.一种模型生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，触发终端运行第一模型以得到运行结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述运行性能指标生成适配所述终端的第二模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述运行性能指标融合为目标指标，包括：
8.根据权利要求6所述的...
【技术特征摘要】
1.一种模型生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，触发终端运行第一模型以得到运行结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述运行性能指标生成适配所述终端的第二模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述运行性能指标融合为目标指标，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洪宇，
申请(专利权)人：RealMe重庆移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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