[发明专利]一种类Alexnet网络的模型训练方法和装置在审
| 申请号： | 201610201731.1 | 申请日： | 2016-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN107292385A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王思宇 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司11319 | 代理人： | 赵娟 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种类Alexnet网络的模型训练方法和装置，所述方法包括采用第一图形处理单元GPU计算在类Alexnet网络下的第一梯度值和第二梯度值；接收第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第三梯度值；依据所述第一梯度值和第三梯度值计算所述类Alexnet网络的第一模型参数；接收所述第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第四梯度值；依据所述第二梯度值和第四梯度值计算所述类Alexnet网络的第二模型参数；采用所述第一模型参数和第二模型参数训练所述类Alexnet网络的模型，使计算和通信两个过程分开进行，进一步使类Alexnet网络的卷积层的计算和全连接参数通信并行，有效地减少了模型训练过程耗费的时间，提高了模型训练的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 种类 alexnet 网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种类Alexnet网络的模型训练方法，其特征在于，包括：采用第一图形处理单元GPU计算在类Alexnet网络下的第一梯度值和第二梯度值；接收第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第三梯度值；依据所述第一梯度值和第三梯度值计算所述类Alexnet网络的第一模型参数；接收所述第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第四梯度值；依据所述第二梯度值和第四梯度值计算所述类Alexnet网络的第二模型参数；采用所述第一模型参数和第二模型参数训练所述类Alexnet网络的模型。
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