[发明专利]一种能容忍不可信节点的分布式机器学习方法在审
| 申请号： | 202010143202.7 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111369009A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 李武军;杨亦锐 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N20/20 |
| 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： | 本发明公开一种能容忍不可信节点的分布式机器学习方法，各工作节点从服务器节点获取最新的参数，根据本地存储的数据计算梯度后，将梯度发送给服务器节点，重复该步骤，直到收到服务器的中止消息。服务器节点设置有一定数量的缓冲器，每次接收到梯度信息后，根据发送方工作节点的编号，计算出对应的缓冲器编号，并将该缓冲器中的值更新为已收到对应该缓冲器的所有梯度的平均值；然后判断是否所有缓冲器都存有梯度，若是，则通过聚集函数，根据各缓冲器中的梯度计算出最终梯度，更新模型参数，清空所有缓冲器；再将最新参数发送给该工作节点；不断重复以上训练步骤，直到满足停止条件时，通知各个工作节点停止。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 容忍 不可信 节点 分布式 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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