[发明专利]神经网络模型的分布式训练方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201911403480.5 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111160531B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 户忠哲;谭光明;姚成吉;田忠博;朱泓睿;张晓扬;肖俊敏 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇知识产权代理有限公司 11463 | 代理人： | 何少岩 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络模型的分布式训练方法、装置及电子设备，该方法由分布式计算系统执行，包括：从分布式计算系统确定出第一数量的GPU作为第一目标GPU；基于训练样本集，通过第一目标GPU对初始神经网络模型进行迭代训练，直至达到预设的第一迭代次数，得到中间神经网络模型；从分布式计算系统确定出第二数量的GPU作为第二目标GPU；通过第二目标GPU对中间神经网络模型进行迭代训练，直至达到预设的第二迭代次数，得到最终神经网络模型；其中，第二数量大于第一数量，和/或，第二目标GPU单次迭代处理的训练样本数量大于第一目标GPU单次迭代处理的训练样本数量。本发明缩短神经网络模型训练时间的同时，使训练后的神经网络模型精度丢失较少。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 分布式 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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