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Cloud-edge-end integrated Artificial intelligence based on ensemble learning
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.comcom.2025.108103.png)
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摘要
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深度神经网络（DNNs）已在人工智能（AI）应用领域得到广泛应用。其固有的复杂性主要推动了DNN模型在云环境中的部署。然而，云与终端用户之间的地理距离无法满足时敏应用的低延迟要求。边缘计算已作为一种可行的解决方案出现，但边缘服务器资源有限的固有约束给支持复杂模型带来了挑战。依赖网络压缩或模型分割的解决方案往往难以同时满足性能和可靠性需求。对于少数基于集成学习的解决方案，基础模型之间的多样性尚未得到充分探索，且边缘计算的低延迟优势也未得到充分利用。本文提出了一种基于集成学习的云-边缘-端集成方法，用于构建高效可靠的DNN推理平台。在该设计中，异构模型根据边缘服务器的资源约束在云中训练，推理过程在每个边缘服务器上独立执行，其输出在终端用户端合并以获得最终结果。此外，提出了一种基于多样性的部署方案，用于构建面向用户的边缘AI网络。探索了基础模型的生成，并通过两个案例研究展示了所提方法的有效性。
Keyword:
Edge computing
Ensemble learning
DNN
Cloud-edge-end architecture
期刊
IF:
4.3
论文数:
596
被引数:
1.1W
机构
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