[发明专利]一种阶段性增大批量的机器学习方法在审
| 申请号： | 202010143183.8 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111369008A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 李武军;赵申宜;解银朋 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种阶段性增大批量的机器学习方法：首先将训练过程分成数个阶段，每个阶段增大批量大小到上一阶段批量大小的一定倍数。每个阶段运行的算法如下：初始化参数，计算参数更新次数，然后进行循环；每次循环从所有数据中随机选取该阶段对应的批量大小的数据，计算这些数据对应的梯度，然后解优化问题更新参数；最后从该阶段中所有循环的更新后的参数中选取一个作为下一个阶段的初始化参数。本发明基于阶段性训练框架，每个阶段增大批量大小，大的批量可以减少参数更新次数，并且可以更充分地利用GPU等计算资源，提升单机机器学习效率。也可以用来减少多机分布式机器学习中的通信次数和参数更新次数，提升分布式机器学习的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 阶段性 增大 批量 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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