一种基于贝叶斯优化的DNN模型分割方法

本公开是一种基于贝叶斯优化的DNN模型分割方法，包括：为DNN模型的层结构设置计算通信比第一阈值，根据第一阈值将DNN模型切分成多个划分；计算通信比为计算量与输入数据量的比值；为DNN模型的划分设置计算通信比第二阈值和计算量第三阈值，对多个划分按照预设合并条件进行合并；采用贝叶斯优化方法计算层结构的计算通信比最优阈值，并根据最优阈值对DNN模型进行分割。本实施例利用贝叶斯优化方法自动获得最优的算法参数；对DNN模型进行分割时能够确保构成模型的基本模块的完整性；综合考虑DNN模型在网络系统部署时的计算和通信两方面的需求，在将各层的计算量聚合在一起的同时尽可能减少网络传输的数据量，降低网络传输延迟。