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基于云端辅助的嵌入式终端卷积神经网络模型更新框架技术研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-18页
    1.1 引言第8-9页
    1.2 基础研究背景第9-14页
        1.2.1 深度神经网络基础第9-11页
        1.2.2 深度卷积神经网络第11-13页
        1.2.3 深度卷积神经网络应用场景第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
2 相关背景技术介绍第18-22页
    2.1 引言第18页
    2.2 相关技术介绍第18-21页
        2.2.1 传统云端辅助智能技术第18-19页
        2.2.2 神经网络增量学习技术第19-20页
        2.2.3 神经网络权重剪枝技术第20页
        2.2.4 神经网络迁移学习技术第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 云端辅助更新框架设计第22-34页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 云端辅助更新框架设计细节第23-26页
        3.2.1 数据收集方法分析第23-24页
        3.2.2 模型重训练过程分析第24-25页
        3.2.3 模型权重提取方法分析第25-26页
    3.3 数据上传过滤技术第26-28页
    3.4 模型权重提取技术第28-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 实验探究及结果分析第34-48页
    4.1 引言第34页
    4.2 实验方法第34-39页
        4.2.1 模型训练参数初始化方式第36-38页
        4.2.2 验证实验考核指标第38-39页
        4.2.3 卷积层是否训练第39页
    4.3 上传策略实验结果及分析第39-40页
    4.4 权重提取策略实验结果及分析第40-47页
        4.4.1 更新考量第41-42页
        4.4.2 损失分析第42-45页
        4.4.3 阈值数目影响分析第45-46页
        4.4.4 剪枝神经网络效果分析第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
5 总结与展望第48-50页
    5.1 本文总结第48-49页
    5.2 展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-57页
附录第57页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页
    B.作者在攻读学位期间发表的专利目录第57页
    C.作者在攻读学位期间参加的科研项目目录第57页

 
 
论文编号BS4054918,这篇论文共57
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