[发明专利]一种基于版本控制的分布式机器学习模型更新方法在审
| 申请号： | 202011555400.0 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112488324A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 郑嘉琦;韩宏健;陈贵海 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 陈月菊 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于版本控制的分布式机器学习模型更新方法，包括：工作节点基于本地参数以及其版本进行梯度计算和版本传递，随后发送包含版本信息的push请求向服务器节点通信；参数服务器将根据push请求的版本信息判断所属工作节点的通信合法性，并进行相应的操作；参数服务器收集梯度，并根据强化学习方法所得到的控制信息控制全局参数更新和通信；参数服务器发送当前最新全局参数以及版本信息，接收到的工作节点进行本地参数以及版本的更新。本发明能够采用版本控制动态评估当前分布式系统的硬件效率和统计效率，并且采用在线强化学习方法动态追踪两者的最佳权衡以实现最优整体性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 版本 控制 分布式 机器 学习 模型 更新 方法 | ||
【主权项】：
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