[发明专利]自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品在审
| 申请号： | 202111673099.8 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114492787A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 高嘉欣;廖名学;晁永越;吕品 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 毛宏宝 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种自适应的神经网络训练方法、电子设备、介质和程序产品，其中方法包括：基于当前训练轮次的自适应参数，对目标神经网络进行训练，所述自适应参数用于确定对所述目标神经网络进行训练的各训练节点的训练任务量；基于所述各训练节点在当前训练轮次的训练时间，调整所述当前训练轮次的自适应参数，并将调整后的自适应参数确定为下一训练轮次的自适应参数。本发明提供的方法、电子设备、介质和程序产品，无需手工为性能不同的训练节点分配训练任务，可减少人力成本，并提高异构集群下深度学习任务的训练效率，同时，可以实现按能分配的分布式训练方式，从而进一步提高异构集群下深度学习任务的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 神经网络 训练 方法 电子设备 介质 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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