[发明专利]模型生成方法和装置在审
| 申请号： | 201811536493.5 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109670579A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 胡耀全 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开实施例公开了模型生成方法和装置。该方法的具体实施方式包括：向至少两个处理器中的处理器，发送训练样本集中的训练样本子集，其中，处理器用于：基于待训练模型和接收到的训练样本子集，前向传播确定待训练模型的实际输出；对于该至少两个处理器中的处理器，获取该处理器确定的待训练模型的实际输出；基于所获取的实际输出，进行反向传播，确定待训练模型中预先指定的第一网络参数对应的第一梯度；根据该第一梯度，更新该第一网络参数。该实施方式提供了新的模型生成方式。 | ||
| 搜索关键词： | 处理器 训练模型 模型生成 实际输出 训练样本 方法和装置 网络参数 子集 反向传播 前向传播 预先指定 发送 更新 | ||
【主权项】：
1.一种模型生成方法，包括：向至少两个处理器中的处理器，发送训练样本集中的训练样本子集，其中，处理器用于：基于待训练模型和接收到的训练样本子集，前向传播确定待训练模型的实际输出；对于所述至少两个处理器中的处理器，获取该处理器确定的待训练模型的实际输出；基于所获取的实际输出，进行反向传播，确定待训练模型中预先指定的第一网络参数对应的第一梯度；根据所述第一梯度，更新所述第一网络参数。
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