[发明专利]用于训练学习机的方法和装置有效
| 申请号： | 201680076481.1 | 申请日： | 2016-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN108431794B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 陈凯;霍强 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 王英;刘炳胜 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及用于训练学习机的方法和装置，其中，所述装置包括：广播模块，用于向多个工作节点广播针对一训练周期的初始全局模型；接收模块，用于从所述多个工作节点接收多个更新的局部模型，其中每一个更新的局部模型是由所述多个工作节点中的一个工作节点基于被分配给该工作节点的数据片和针对所述训练周期的所述初始全局模型独立地生成的；聚合模块，用于聚合所述多个更新的局部模型以获取聚合模型；以及，生成模块，用于至少基于所述聚合模型和从在前的训练周期获取的历史信息来生成针对所述训练周期的更新的全局模型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 学习机 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练学习机的方法，包括：向多个工作节点广播针对一训练周期的初始全局模型；从所述多个工作节点接收多个更新的局部模型，其中每一个更新的局部模型是由所述多个工作节点中的一个工作节点基于被分配给该工作节点的数据片和针对所述训练周期的所述初始全局模型独立地生成的；聚合所述多个更新的局部模型以获取聚合模型；以及至少基于所述聚合模型和从在前的训练周期获取的历史信息来生成针对所述训练周期的更新的全局模型。
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