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本发明涉及一种基于kubernetes深度神经网络模型的分布式分类方法，属于深度学习和云计算领域。S1：获取数据集，对数据集进行标注，进行标准化处理，数据分为训练集和测试集；将标准化处理后的训练集输入多个不同的深度神经网络模型进行训练；输入测试集获取对应模型的准确率，根据准确率高低分配权重；S2：模型部署；采用kubernetes容器编排系统，合理部署分类模型。本发明使用容器技术，解决了深度神经网络模型推理延迟较大的问题，同时利用集成学习的思想，使得模型的推理能力更强。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113076998 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110357657.3
(22)申请日 2021.04.01
(71)申请人 重庆邮电大学
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