[发明专利]一种用于利用大数据训练机器学习模型的混排型梯度方法在审
| 申请号： | 202111409356.7 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114580490A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 阮明林;藩进勇 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于混排型梯度的计算机实现的方法，用于使用随机梯度下降(SGD)来训练机器学习模型，该方法包括以下操作：均匀随机地分布训练数据的数据样本或坐标更新，以及计算无混排方案和混排方案的学习速率。使用随机梯度下降(SGD)算法来执行训练数据的非混排方案和混排方案的组合操作。基于一个或多个预先确定的标准，将组合操作从非混排方案切换成仅执行混排方案；以及基于组合的无混排方案和混排方案利用训练数据来训练机器学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 利用 数据 训练 机器 学习 模型 混排型 梯度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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