[发明专利]分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及介质在审
| 申请号： | 202011344608.8 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112508067A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 施亚东;蒋乾;郭棋林;高磊;冯可;王崟垄 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 刘晖铭;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及存储介质；系统包括：参数更新节点、以及至少两个执行器节点；其中，参数更新节点用于响应于至少两个执行器节点的模型获取请求，发送机器学习模型至各执行器节点；执行器节点用于接收机器学习模型并获取相应的训练样本子集，通过机器学习模型对训练样本子集中的训练样本进行预测，得到预测结果，并确定预测结果与相应的样本标签之间的差异；基于差异确定目标参数，并发送目标参数至参数更新节点；参数更新节点还用于基于各执行器节点发送的目标参数，更新机器学习模型的模型参数，以得到训练完成的机器学习模型；通过本申请，能够提升机器学习模型的训练效率，降低硬件资源的消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 机器 学习 系统 模型 训练 方法 节点 设备 介质 | ||
【主权项】：
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