提供一个或多个代理神经网络在资源受限设备执行的方法

本发明提供了一种用于提供一个或多个代理神经网络在资源受限设备(诸如边缘设备)上执行的计算机实现的方法，该方法包括：取回经训练的初始神经网络，该初始神经网络被训练为针对输入数据的类别集进行预测；选择该类别集之中的类别的子集，该子集包括一个或多个类别；创建初始神经网络的副本；获得代理神经网络，该获得包括重新训练初始神经网络的副本以针对类别的子集做出预测，其中针对重新训练，经训练的初始神经网络的预测被用作地面真值。