[发明专利]一种基于层稀疏化的分布式深度学习训练方法及系统有效
| 申请号： | 202111627780.9 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114298277B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 吕建成;胡宴箐;叶庆;张钟宇;郎九霖;田煜鑫;吕金地 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F15/78 | 分类号： | G06F15/78;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 代维凡 |
| 地址： | 610064 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层稀疏化的分布式深度学习训练方法及系统，属于分布式训练通信稀疏化技术领域，包括如下步骤：根据神经网络模型收敛特性，得到归一化窗口中心列表；利用层稀疏化方法和归一化窗口中心列表，得到层传输列表；根据层传输列表进行基于层稀疏化的分布式深度学习训练，得到权重更新参数，完成基于层稀疏化的分布式深度学习训练；并对应设置了基于层稀疏化的分布式深度学习训练方法的系统，本发明解决了现有的训练框架仅在网络层内部稀疏化的问题，有效提升了稀疏化程度，降低了通信量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 分布式 深度 学习 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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