[发明专利]混合专家模型训练的性能优化方法和装置在审
| 申请号： | 202210071043.3 | 申请日： | 2022-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN114429195A | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 翟季冬;何家傲 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 赵平;崔博 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种混合专家模型训练的性能优化方法和装置，涉及神经网络技术领域，所述方法包括：在一次迭代计算前，对于所述混合专家模型中所有专家中的每一个，判定当前专家是否被设置为影子专家，若是，将当前专家添加至影子专家集合，继续判定下一个专家是否被设置为影子专家直至所有专家被判定完成。本发明能够提高混合专家模型的训练速度和效率，减少混合专家模型在训练时所耗费的资源。 | ||
| 搜索关键词： | 混合 专家 模型 训练 性能 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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