[发明专利]一种基于任务并行的细粒度分布式深度森林训练方法在审
| 申请号： | 202010193428.8 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111414961A | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 朱光辉 | 申请（专利权）人： | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 周超 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于任务并行的细粒度分布式深度森林训练方法，包括以下步骤：(a)在深度森林的每一层，其中每一个森林被拆分成多个均匀的子森林，其中每个子森林对应一个计算任务；(b)为子森林设置合适的随机状态，为子森林训练时的交叉验证设置合适的随机状态；(c)将子森林训练任务发放到各个计算节点执行；(d)采用Tree‑Reduce树形合并法将属于同一个随机森林的子森林的结果合并，得到该原始随机森林的训练结果，完成多个森林的并行训练。以提高深度森林训练效率，促进其应用与解决实际问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 并行 细粒度 分布式 深度 森林 训练 方法 | ||
【主权项】：
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