[发明专利]机器学习模型的异步训练有效
| 申请号： | 201610730381.8 | 申请日： | 2016-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN107784364B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 王太峰;陈薇;刘铁岩;高飞;叶启威 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及机器学习模型的异步训练。服务器从工作机接收通过对机器学习模型进行训练而生成的反馈数据。这些反馈数据是工作机利用自己的训练数据获得的，并且与该机器学习模型的参数集在这个特定工作机处的先前值相关联。服务器确定所述先前值与参数集在服务器处的当前值之间的差异。这个当前值可能是由于其他工作机的操作而经过了一次或多次的更新。继而，服务器可以基于反馈数据和参数集的值之间的差异，来更新参数集的当前值。由此，这种更新不仅考虑了每个工作机的训练结果，还对不同工作机之间的延迟做出了适当的补偿。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 异步 训练 | ||
【主权项】：
一种计算机实现的方法，包括：从工作机接收通过对机器学习模型进行训练而生成的反馈数据，所述反馈数据与所述机器学习模型的参数集在所述工作机处的先前值相关联；确定所述先前值与所述参数集的当前值之间的差异；以及基于所述反馈数据和所述差异，更新所述当前值以获得所述参数集的更新值。
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