[发明专利]基于全局率权重的分布式深度学习系统有效
| 申请号： | 201910530003.9 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110276455B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 王堃;沈楠;张焌峰;孙雁飞;亓晋;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于全局率权重的分布式深度学习系统，所述系统包括多个工作节点和服务器；所述多个工作节点与所述服务器耦接；所述工作节点，适于按照预设的周期向服务器发送对应的网络分析参数；所述服务器，适于基于所述工作节点发送的网络分析参数，为工作节点分配对应的全局率学习权重。上述的方案，可以提高神经网络模型参数训练的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 权重 分布式 深度 学习 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于全局率权重的分布式深度学习系统，其特征在于，包括多个工作节点和服务器；所述多个工作节点与所述服务器耦接；所述工作节点，适于按照预设的周期向服务器发送对应的网络分析参数；所述服务器，适于基于所述工作节点发送的网络分析参数，为工作节点分配对应的全局率学习权重。
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