[发明专利]一种分布式深度学习方法、装置、终端设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011018776.8 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN114254757A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 郭嵩;王号召;詹玉峰 | 申请（专利权）人： | 香港理工大学深圳研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F16/23;G06F16/27;H04L67/10 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 雷浩 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种分布式深度学习方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取相同的至少两个样本集，每个样本集中包括多个的数据块；将各个数据块按照预设规则与工作节点关联，以保证任意预设目标数量的工作节点关联的数据块能够组成至少一个所述样本集，工作节点基于关联的各个数据块进行模型训练得到数据块对应的梯度，并向参数服务器发送所述梯度；参数服务器接收工作节点发送的所述数据块对应的梯度，并在接收到至少一个样本集中所有数据块对应的梯度后，基于接收到的梯度计算目标梯度，并向工作节点发送目标梯度；本申请不会影响模型训练，提高了训练速度，保证了模型训练的完整性，进而提高了模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布式 深度 学习方法 装置 终端设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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