【技术实现步骤摘要】
本申请属于通信，具体涉及一种ai模型监测方法、ai模型性能的测量方法、装置及设备。
技术介绍
1、人工智能(artificial intelligence，ai)模型在网络侧推理时，为了实现ai模型监测功能，终端(比如，用户设备(user equipment，ue))不仅需要测量标签数据，还需要反馈标签数据和/或用于ai模型的输入数据，网络侧根据接收到的ai模型的输入数据进行ai模型推理，得到推理结果，并将推理结果与ue反馈的标签数据进行相应对比处理，从而确定或更新ai模型的性能，这就导致为了进行网络侧的ai模型的性能监测，需要ue反馈大量的标签数据和/或用于ai模型的输入数据，极大的增加了ue的反馈开销。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种ai模型监测方法、ai模型性能的测量方法、装置及设备，解决现有的ai模型监测过程中反馈开销较大的问题。
2、第一方面，提供一种ai模型监测方法，包括：
3、终端获取监测参考信息和对网络侧设备的ai模型监测的测量结果，并根据所...
【技术保护点】
1.一种AI模型监测方法，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，所述终端获取监测参考信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述监测参考信息包括：由所述网络侧设备根据所述AI模型的推理结果确定的一个或多个参考信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考信息包括以下至少之一：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述监测...
【技术特征摘要】
1.一种ai模型监测方法，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，所述终端获取监测参考信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述监测参考信息包括：由所述网络侧设备根据所述ai模型的推理结果确定的一个或多个参考信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考信息包括以下至少之一：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述监测参考信息是网络侧设备周期性发送的和/或半持续性发送的情况下，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述监测参考信息的周期满足以下至少之一：所述监测参考信息的周期等于用于所述波束测量资源的周期，所述监测参考信息的周期小于所述波束测量资源的周期；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述监测参考信息是网络侧设备非周期发送的情况下，所述方法还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端根据所述监测参考信息和标签数据，确定ai模型的监测结果，包括：
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述第一时间窗口、所述第二时间窗口、所述第三时间窗口、所述第四时间窗口或所述第五时间窗口的参考时刻包括以下之一：
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第一测量结果的波束信息与以下至少一项相同：
15.根据权利要求1或13所述的方法，其特征在于，所述监测参考信息与最近一次获得的ai模型监测的测量结果关联。
16.根据权利要求2或13所述的方法，其特征在于，所述终端接收网络侧设备发送的所述监测参考信息，包括：
17.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
18.根据权利要求5或13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
19.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述终端向网络侧设备发送所述监测结果，包括：
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，在所述第三信息用于指示所述监测反馈报告中不包含所述监测结果，所述监测反馈报告中包含所述标签数据。
21.一种ai模型性能的测量方法，其特征在于，包括：
22.根据权利要求21所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：施源，孙鹏，吴昊，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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