本發明公開了一種基于深度強化學習實現人臉識別端邊卸載計算方法及裝置,包括:獲取真實的人臉圖片,根據邊端人臉識別模型訓練得到分類數據,其中,分類數據包括圖片名稱、id、圖片提取出的128維特征向量、終端預測置信度、終端預測值、邊緣預測值;將深度學習與強化學習進行結合,定義馬爾科夫決策過程的狀態空間、動作集、獎勵函數和智能體;根據定義好的馬爾科夫決策過程,構建Actor神經網絡和Critic神經網絡,使用分類數據對構建好的Actor神經網絡和Critic神經網絡進行訓練,獲得智能卸載決策模型;對智能卸載決策模型的性能與基準查詢策略進行對比評估;根據對比評估的結果,將智能卸載決策模型部署到智能終端設備中,進行人臉識別的任務卸載決策。
聲明:
“基于深度強化學習實現人臉識別端邊卸載計算方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)