[发明专利]一种通用高精度分布式算法训练方法及系统在审
| 申请号： | 202310947480.1 | 申请日： | 2023-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN116933864A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张磊;李观喜;王刚;覃镇波;林伟 | 申请（专利权）人： | 广州紫为云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 广州名扬高玥专利代理事务所(普通合伙) 44738 | 代理人： | 郭琳 |
| 地址： | 510700 广东省广州市黄埔区香*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及人工智能深度学习技术领域，具体为一种通用高精度分布式算法训练方法及系统。在原有的训练方法基础上进行改进，加入了模型拆分、算法预训练、元学习、多模态学习等训练技巧，提出了一套较为通用的、可进行分布式的算法训练方案，减少了对数据的依赖，加强了计算资源的适配性，而且缩短了算法训练的时间，在多种任务场景都能有较高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通用 高精度 分布式 算法 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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