[发明专利]一种机器学习方法、主节点、工作节点及系统有效
| 申请号： | 201711214868.1 | 申请日： | 2017-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN107944566B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 张本宇;徐昊;刘亚新 | 申请（专利权）人： | 杭州云脑科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种机器学习方法、主节点、工作节点及分布式机器学习系统，用于减少机器学习的同步开销。分布式机器学习系统的主节点开启参数训练进程，确定加入所述参数训练进程的工作节点，发送所述参数训练进程对应的时间信息至所述工作节点，其中，所述时间信息包括所述参数训练进程的结束时间；所述工作节点在接收到所述主节点确定所述工作节点加入参数训练进程的通知后，获得所述主节点发送的与所述参数训练进程对应的时间信息；在所述时间信息指示的时间范围内进行参数训练，所述主节点在接收参加所述参数训练进程的各工作节点反馈的训练子结果后，基于获得的训练子结果，更新全局参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习方法 节点 工作 系统 | ||
【主权项】：
一种机器学习方法，应用于分布式机器学习系统的主节点，所述主节点对应设置有工作节点，其特征在于，所述方法包括：开启参数训练进程，确定加入所述参数训练进程的工作节点；发送所述参数训练进程对应的时间信息至所述工作节点，其中，所述时间信息包括所述参数训练进程的结束时间，以使所述工作节点在所述结束时间前将训练子结果发送至所述主节点；在所述结束时间接收各工作节点反馈的训练子结果，基于获得的训练子结果，更新全局参数。
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