一种面向云计算和边缘计算的深度学习的优化方法及装置

摘要

本发明公开了一种面向云计算和边缘计算的深度学习的优化方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：服务器节点根据服务性能需求优化配置发送数据压缩比例以及深度学习模型复杂度压缩比例；服务器节点根据模型压缩比例配置模型的结构和参数得到深度学习优化模型；发送节点将待执行任务的数据进行压缩，并发送给服务器节点；服务器节点接收压缩数据，直接输入到深度学习模型或经过还原重构后输入到深度学习优化模型；服务器节点基于输入数据以及所配置的深度学习优化模型，输出待执行任务的最优动态优化结果；最优动态化结果为服务代价最小时的结果。本发明能够对深度学习的模型复杂度和数据传输量进行动态配置，达到动态实时优化。