基于样本差异分析的多深度神经网络参数融合系统及方法

摘要

本发明设计基于样本差异分析的多深度神经网络参数融合系统及方法，属于深度学习和神经网络领域；包括代表性样本选取模块、边缘样本特征差异系数计算模块和多边参数融合模块；所述代表性样本选取模块从边缘样本集中选取最佳边界训练数据，以此作为边缘代表性样本数据，并将其发送到边缘样本特征差异系数计算模块，边缘样本特征差异系数计算模块对边缘代表性样本数据每一维度进行差异性计算，得到边缘代表性样本数据的差异系数；基于差异系数，多边参数融合模块对深度神经网络模型参数进行参数融合；对有需要的边缘设备端神经网络模型参数进行融合调整，有效的提升边缘设备端神经网络模型的质量，进而提升边缘设备端实时决策的能力。