[发明专利]一种面向神经网络异步训练的学习率调整方法有效
| 申请号： | 202110254554.4 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112861991B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 李尹健;卢宇彤 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向神经网络异步训练的学习率调整方法，所述方法包括以下步骤：初始化参数；将神经网络的参数发送给所有空闲的计算节点；直到已经接收了c个计算结果；对于c个接收的计算梯度，分别调整它们的学习率；使用步骤S4中得到的学习率和接收的c个梯度，对网络进行一步梯度下降的更新；判断网络精度是否满足要求。若已达到要求，则完成训练，将回应2发送给所有计算节点，退出；否则回到步骤B，并将回应1发送给所有本轮计算完成的节点，进行下一轮循环的训练。本发明的有益效果在于，延迟梯度的学习率不再会随着数目的增多而线性上升，同时在计算时考虑到了当前接收的其它梯度的延迟情况和样本批量大小，将整体的学习率调整得更加平衡、更加科学。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经网络 异步 训练 学习 调整 方法 | ||
【主权项】：
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