【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘设备，具体为边缘设备上的模型量化感知训练系统。
技术介绍
1、在当今数字化时代，边缘设备在各个领域的应用越来越广泛，如智能家居、智能安防、工业物联网等。这些设备通常需要运行深度学习模型以实现智能化功能。
2、但由于边缘设备的硬件资源(如计算能力、内存、存储等)有限，传统的高精度深度学习模型在边缘设备上部署面临诸多挑战。具体存在以下问题：
3、1.计算资源限制：边缘设备的计算能力相对较弱，难以处理大规模、高复杂度的深度学习模型。例如，在智能安防监控中，需要实时对摄像头采集的视频流进行目标检测和识别。若使用未经过优化的高精度模型，如基于resnet-101的目标检测模型，在普通的边缘计算设备(如树莓派4b)上运行时，其计算速度远远无法满足实时性要求，导致视频分析延迟严重，无法及时发现异常情况。
4、2.内存资源紧张：深度学习模型的权重和中间数据通常占用大量内存。对于内存有限的边缘设备，如一些低功耗的物联网传感器节点，可能无法加载完整的模型。例如，一个简单的语音识别模型，其未量化的权重数据...
【技术保护点】
1.边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述量化感知训练模块包括：
3.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述模拟量化配置模块包括：
4.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述模型初始化与训练参数设定模块包括：
5.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述前向传播与模拟量化执行模块包括：
6.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量...
【技术特征摘要】
1.边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述量化感知训练模块包括：
3.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述模拟量化配置模块包括：
4.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述模型初始化与训练参数设定模块包括：
5.根据权利要求2所述的边缘设备上的模型量化感知训练系统，其特征在于，所述前向传播与模拟量化执行模块包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙境棋，张博尧，孙正烈，余剑峰，王彦棡，张东，杨真，
申请(专利权)人：瑞泊北京人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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