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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于元学习和知识蒸馏的租户监控方法，属于云计算领域，采用基于元学习的方法使得神经网络模型能动态调整模型参数以达到最优，并能较好的适应不同数据特征的变化。极大节省了人力和时间成本。考虑到元学习需要训练多个子任务中的模型，为了有效降低训练的资源消耗和提高模型的运行效率，使用了知识蒸馏的方法在模型之间进行有效知识信息的传递，降低了模型的资源消耗。但由于知识蒸馏需要预先训练一个复杂的教师模型，仍无法较好的适用于资源受限的设备。对此，本发明采用了自蒸馏的方法，在传统的知识蒸馏思想上使用模型在迭代训练中自身获取到的有效知识信息指导后续的模型训练，整体降低了模型训练的资源消耗。
主权项：1.一种基于元学习和知识蒸馏的租户监控方法，其特征在于，包括以下步骤：获取租户监控的历史数据，对监控的历史数据进行标准化处理得到标准的数据集；构建预设的深度神经网络模型，并对深度神经网络模型进行初始化参数设置；利用元学习和知识蒸馏的方法进行模型训练，所述模型训练包括训练任务阶段和测试任务阶段；在训练任务阶段中，将整个训练任务划分为若干个子任务，每个子任务数据集分为训练集和测试集，利用子任务中训练集训练出相对于各个子任务的模型参数，在每个子任务中的模型训练过程中利用自蒸馏进行知识迁移，将上一迭代中获取的增益信息传递到当前迭代中；在测试任务阶段中，将数据集划分为训练集和测试集，并把经过训练任务得出的参数设置进行验证；将得到的模型搭载到监控系统服务端，将模型内置并集成到监控程序的服务端中，对收集到的监控数据进行处理和分析，反馈数据的预测走势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于元学习和知识蒸馏的租户监控方法
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