[发明专利]一种深度学习模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 202010167460.9 | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111382844B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 刘宇东 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06N3/0455;G06N3/084;G06F40/58 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 郭璐 |
| 地址： | 510631 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种深度学习模型的训练方法及装置将模型的计算过程与参数更新过程解耦合，以层为单位更新参数，更细粒度地进行训练，在一次迭代过程中，模型中一层参数的梯度值计算完成后，不需要再等待模型中的所有层都结束后再同一更新参数，而是立即将该层的梯度值上传至参数服务器，参数服务器咋接收到所有节点上传的该层的梯度值后，更新该层参数，然后将该层更新后的参数下发至各节点，当模型中所有层的参数都更新完成后，本次迭代结束，开始下一次迭代，这样将一部分计算过程和通信过程并行起来，使计算可以同时进行，重叠计算与通信时间，从而达到了缩短通信时间的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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