项目介绍： 《深度神经网络模型的训推同步》 在传统深度学习模型中，训练（Training）和推理（Inference）是两个独立的阶段。训练阶段是离线进行的，目的是通过大量数据拟合或优化模型参数；推理阶段是在线进行的，利用训练好的模型进行实际任务的预测。这种分离模式存在适应性缺陷和实时性不足的问题，为了解决传统模型的局限性，提出了训推同步的概念。在推理过程中具备学习新知识的能力，使得模型能够不断适应和更新。其主要目标包括： 1.实时适应：模型在推理阶段可以根据新的输入数据进行学习和更新，从而提高对动态环境的适应能力。 2.持续改进：模型能够在实际应用中不断积累新知识，逐步提高预测的准确性和可靠性。 拟对接博士后专业方向： 计算机与信息技术，人工智能，电子信息