[发明专利]训练深度神经网络的方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201610641310.0 | 申请日： | 2016-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN107688493B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 张斌;黄俊;刘忠义 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/54;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 王伟锋;刘铁生 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种训练深度神经网络的方法、装置及系统，涉及互联网技术领域，为解决深度神经网络训练效率低下的问题而发明。本发明的方法包括：交互平台根据深度神经网络的映射层数量激活同等数量的参数服务器，基于训练样本的样本数量激活特定数量的计算节点，并将训练样本发送给计算节点；计算节点基于各自获得的训练样本集合分别对参数服务器对应的映射层进行训练，将获得的训练参数发送给参数服务器；参数服务器将不同计算节点发送的训练参数进行合并，获得更新后的训练参数，并将更新后的训练参数发送给对应的计算节点。本发明主要应用于大数据环境下的深度神经网络训练过程中。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 深度 神经网络 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种训练深度神经网络的系统，其特征在于，所述系统包括：计算节点、参数服务器以及交互平台，所述深度神经网络的每个映射层的训练参数对应由一个参数服务器存储，每个参数服务器对应至少一个计算节点；所述交互平台，用于根据深度神经网络的映射层数量激活同等数量的参数服务器，基于训练样本的样本数量激活特定数量的计算节点，并将训练样本发送给所述计算节点；所述计算节点，用于基于各自获得的训练样本集合分别对所述参数服务器对应的映射层进行训练，将获得的训练参数发送给所述参数服务器，其中所述训练样本集合由所述训练样本切片获得；所述参数服务器，用于将不同计算节点发送的训练参数进行合并，获得更新后的训练参数，并将更新后的训练参数发送给对应的计算节点。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴集团控股有限公司，未经阿里巴巴集团控股有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610641310.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：资源的控制方法、装置和集群资源管理系统
- 下一篇：一种内存分配方法和装置
