一种多设备协同的高效在线适应方法

本发明公开了一种多设备协同的高效在线适应方法，包括：针对算力资源丰富的设备，采用基于前向和反向传播的在线协同适应模式对设备中的第一模型进行处理：在检测到域偏移时，动态将模型所学权重保存到共享知识库；通过在第一模型参数中引入新参数矩阵，以在适应过程中捕捉新知识；针对低算力的设备，采用仅利用前向传播的在线协同适应模式对设备中的第二模型进行处理：模型直接利用已有的共享知识库进行在线适应。本发明通过采用动态更新地共享知识库，实现多设备间知识的累积、共享与动态利用；针对不同算力的设备，采用不同的在线协同适应模式来处理，极大地提升了在线适应在现实应用中的能效与实用性。本发明可广泛应用于迁移学习技术领域。