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在线深度学习

 

在线深度学习   在数据流中实时学习深度神经网络 

 

在线深度学习的主要困难是模型的容量、复杂度等设置很不灵活，即模型是静态的，而数据流是动态的。本论文提出了一种适应性的网络框架，结合 HBP 算法，使网络结构能随着数据的流入而逐渐扩展、复杂化。这使得模型同时拥有在线学习和深度学习的优点，并在多种在线学习模型和数据集的对比实验中都取得了当前最佳结果。

 

 

 

深度学习-在线推断（Inference）技术

 

深度学习一般分为训练和在线推断两个部分，大家平时经常关注的多为训练阶段，也就是搜索和求解模型最优参数的阶段。而当模型参数已经求解出来，如何使用模型，以及在在线环境中部署模型，也是非常重要的。

一般会比较关注其中的一些技术点：

 

  • 访问延迟
  • 吞吐量
  • 模型版本管理
  • DevOps

 

 

 

 

 

 

 

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