[发明专利]分布式随机梯度下降的自适应学习率调度有效
| 申请号： | 201910165129.0 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN110322020B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | P·杜贝;S·杜塔;G·乔希;P·A·纳格普卡 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅;李峥宇 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及分布式随机梯度下降的自适应学习率调度。用于执行机器学习的方法包括使用中央参数服务器向多个模型学习器分配分配处理作业。处理作业包括基于当前参数集求解梯度。在返回来自处理作业的结果时，参数集被迭代。基于作业被分配时的参数集与作业被返回时的参数集之间的差异，来确定第二梯度的求解的陈旧性程度。用以基于求解的梯度对参数进行迭代的学习率与确定的陈旧性程度成比例。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 随机 梯度 下降 自适应 学习 调度 | ||
【主权项】：
1.一种用于执行机器学习的方法，包括：使用中央参数服务器向第一模型学习器分配第一处理作业，其中所述第一处理作业包括基于第一状态的参数集求解第一梯度；使用所述中央参数服务器向第二模型学习器分配第二处理作业，其中所述第二处理作业包括基于所述第一状态的所述参数集求解第二梯度；在所述第一模型学习器中执行所述第一处理作业；基于所述第一处理作业的所述执行的结果，将所述参数集从所述第一状态迭代到第二状态；在所述第二模型学习器中执行所述第二处理作业；基于所述第一处理作业的所述执行的所述结果，将所述参数集从所述第一状态迭代到第三状态；基于所述第一状态的所述参数集和所述第三状态的所述参数集之间的差异，来确定所述第二梯度的求解的陈旧性程度；以及基于所述第二处理作业的所述执行的结果和与确定的所述陈旧性程度成比例的学习率，将所述参数集从所述第二状态迭代到第四状态。
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