[发明专利]一种深度学习训练中系统资源和模型超参协同优化的方法有效
| 申请号： | 202110111227.3 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112836796B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 韩锐;刘驰;欧阳俊彦 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京中海智圣知识产权代理有限公司 11282 | 代理人： | 杨树芬 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习训练中系统资源和模型超参数协同优化的方法。包括以下步骤：步骤1，设计一套针对深度学习训练中系统资源和模型超参协同优化问题的系统，步骤2,一次调参实验，步骤3，设计针对多目标场景的试验调度算法，步骤4，依据非支配层链表，设计针对多目标场景的试验调度算法，本发明所述方法的有益效果是：设计了一种面向深度学习训练中系统资源和模型超参数协同优化问题的系统，能够在给定超参搜索范围内找到一组近似最优超参数组合，在保证模型训练准确度的同时，最小化训练程序占用的系统资源，并具有应用于分布式计算场景的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 训练 系统资源 模型 协同 优化 方法 | ||
【主权项】：
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