[发明专利]基于Spark集群的模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010146420.6 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111368998A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 王达;刘博;郑文琛;杨强 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F9/50;G06F16/182 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Spark集群的模型训练方法，包括：获取训练样本；通过深度神经子网络生成器生成多个候选子网络，并基于训练样本，通过Spark集群中的多个第一弹性分布式数据集以及各个候选子网络，确定各个候选子网络对应的训练误差；基于各个训练误差，在各个候选子网络中确定最优子网络，并基于最优子网络以及主网络确定目标模型。本发明还公开了一种基于Spark集群的模型训练装置、设备及存储介质。本发明实现了在Spark集群中通过弹性分布式数据集进行模型训练，进而无需通过GPU服务器进行模型训练，还能够根据不同的训练样本实现不同网络模型的智能训练和优化，降低了模型训练与调优的工作量，提高了网络模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spark 集群 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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