METHOD TO TRAIN A DECISION MODULE MODEL IN A SPLIT POINT RANGE ARCHITECTURE

A decision module determines a split point of a deep neural network model. One device implements the DNN model up to the split point. The first device sends intermediate data to a second device which implements the remainder of the DNN model after the split point. The second device sends further data back to the first device. In an embodiment, the first and second devices are user equipment and an edge server. The DNN model can be learned before execution or learned through execution. Asynchronous or synchronous metrics collection is implemented. La présente invention porte sur un module de décision qui détermine un point de division d'un modèle de réseau neuronal profond. Un dispositif met en œuvre le modèle DNN jusqu'au point de division. Le premier dispositif envoie des données intermédiaires à un second dispositif qui met en œuvre le reste du modèle DNN après le point de division. Le second dispositif renvoie d'autres données au premier dispositif. Dans un mode de réalisation, les premier et second dispositifs sont un équipement utilisateur et un serveur périphérique. Le modèle DNN peut être appris avant l'exécution ou appris par exécution. Une collecte de métriques asynchrones ou synchrones est mise en œuvre.