【技术实现步骤摘要】
本申请属于网络通信，尤其涉及一种迁移学习方法、装置、设备、计算机存储介质及产品。
技术介绍
1、近年来，专网业务兴起并蓬勃发展，在行业专网场景中有大量的业务对移动通信网络带宽有较高的要求，如视频监控业务、高清图像识别业务等，更高的带宽需求则需要配置更多的基站、传输硬件资源来支撑，这导致专网成本与价格的高企，严重制约着专网的市场推广。
2、随着边缘计算的发展，无线基站已具备边缘算力，例如在5g bbu(室内基带处理单元building baseband unit)上增加额外算力板卡，实现算力和网络的硬件融合，可以为基站提供算力与存储资源，目前已能够提供强大的边缘算力。因此可以将语义处理单元部署在基站侧，执行语义处理任务，从而降低专网业务的成本。
3、但是，现有语义通信需要预先的在收发两端部署语义处理模块，且一旦完成部署后仅能针对固定的语义场景进行处理，灵活性与适用性严重不足。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种迁移学习方法、装置、设备、计算机存储介质及产品，以解决...
【技术保护点】
1.一种迁移学习方法，其特征在于，应用于边缘计算设备，所述边缘计算设备分别与服务器和终端连接，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的迁移学习方法，其特征在于，所述第一语义模型包括编码模型和生成判别网络模型；
3.如权利要求2所述的迁移学习方法，其特征在于，所述第二参数包括生成网络参数和判别网络参数；所述生成判别网络包括生成网络和判别网络；
4.如权利要求3所述的迁移学习方法，其特征在于，所述判别网络参数A通过下述表达式进行计算：
5.如权利要求1所述的迁移学习方法，其特征在于，所述根据所述第三参数和所述语义训练数据对所述...
【技术特征摘要】
1.一种迁移学习方法，其特征在于，应用于边缘计算设备，所述边缘计算设备分别与服务器和终端连接，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的迁移学习方法，其特征在于，所述第一语义模型包括编码模型和生成判别网络模型；
3.如权利要求2所述的迁移学习方法，其特征在于，所述第二参数包括生成网络参数和判别网络参数；所述生成判别网络包括生成网络和判别网络；
4.如权利要求3所述的迁移学习方法，其特征在于，所述判别网络参数a通过下述表达式进行计算：
5.如权利要求1所述的迁移学习方法，其特征在于，所述根据所述第三参数和所述语义训练数据对所述第二语义模型进行生成判别训练，得到目标模型之后，所述方法还...
【专利技术属性】
技术研发人员：方东旭，刘康，
申请(专利权)人：中国移动通信集团重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：
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