[发明专利]一种数据处理系统及方法有效
| 申请号： | 201611110243.6 | 申请日： | 2016-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN108154237B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 张长征;白小龙;涂丹丹 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种数据处理装置，该装置用于在利用一个子样本数据集计算完每个参数的一组梯度信息之后,将这一个子样本数据集删掉后再读取下一个子样本数据集，并利用下一个子样本数据集计算每个参数的另一组梯度信息。将计算得到的每个参数的多组梯度信息分别累计后得到所述每个参数的更新梯度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据处理系统 方法 | ||
【主权项】：
一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：梯度计算模块,累计模块,以及发送模块；所述梯度计算模块，用于在一次迭代运算过程中，从样本数据集依次读取多个子样本数据集，所述子样本数据集包括至少一个样本数据,将读入的每个子样本数据集分别输入机器学习模型，计算所述机器学习模型的多个参数中的每个参数的梯度信息,并且,在利用一个子样本数据集计算完每个参数的一组梯度信息之后,将这一个子样本数据集删掉后再读取下一个子样本数据集，并利用下一个子样本数据集计算每个参数的另一组梯度信息，所述机器学习模型是具有初始化全局参数的机器学习模型,或者是在上一次迭代运算中经过更新的机器学习模型；所述累计模块，用于在所述一次迭代运算过程中，将计算得到的每个参数的多组梯度信息分别累计后得到所述每个参数的更新梯度；所述发送模块，用于在所述一次迭代运算过程中，将每个参数的所述更新梯度发送,所述每个参数的所述更新梯度用于更新所述机器学习模型。
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