本发明公开了一种基于深度强化学习实现人脸识别端边卸载计算方法及装置，包括：获取真实的人脸图片，根据边端人脸识别模型训练得到分类数据，其中，分类数据包括图片名称、id、图片提取出的128维特征向量、终端预测置信度、终端预测值、边缘预测值；将深度学习与强化学习进行结合，定义马尔科夫决策过程的状态空间、动作集、奖励函数和智能体；根据定义好的马尔科夫决策过程，构建Actor神经网络和Critic神经网络，使用分类数据对构建好的Actor神经网络和Critic神经网络进行训练，获得智能卸载决策模型；对智能卸载决策模型的性能与基准查询策略进行对比评估；根据对比评估的结果，将智能卸载决策模型部署到智能终端设备中，进行人脸识别的任务卸载决策。
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来源：北方有色网
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