基于5G边缘计算的深度学习架构与应用

摘要

针对深度神经模型在网络边缘难以训练的问题,构建了一种基于5G边缘计算的深度学习模型训练架构.架构利用5G边缘计算接入网打通边缘智能设备与边缘计算层的数据通信,模型训练过程采用各边缘计算节点利用本地数据进行全模型训练,再由中心服务器进行模型参数汇集和更新的分布式训练模式,既保证了模型训练的数据集多样性,又减少了网络压力和保障了本地数据隐私,是一种非常具有潜力的深度学习边缘计算架构.