[发明专利]机器学习模型的分布式训练方法及装置、电子设备、介质有效
| 申请号： | 202110704799.2 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113487036B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 高云君;杨克宇;陈璐;曾志豪 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 应孔月 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习模型的分布式训练方法及装置、电子设备、介质，该方法采用梯度键值对表示所述梯度向量中的非零元素；保留绝对值大于设定阈值的所述梯度值；通过倒数映射的方式，将保留的梯度值转化为梯度倒数值；将所述梯度倒数值进行对数量化，得到梯度量化整数，作为压缩的梯度值；根据保留的梯度值对应的梯度键求相邻梯度键的增量，获得增量梯度键；根据所述增量梯度键，得到长度标志位；对所述增量梯度键根据对应长度标志位进行二进制编码，组合长度标志位和二进制编码得到压缩的梯度键；再将所述压缩的梯度值和梯度键用于节点间传输，降低了各节点传输的梯度数据通信量，进而达到了提升机器学习模型分布式训练效率的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 分布式 训练 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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