[发明专利]一种分布式深度学习的梯度信息更新方法及相关装置在审
| 申请号： | 202010469747.7 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111625603A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 张玉彦;陈培;张东 | 申请（专利权）人： | 浪潮电子信息产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/27 | 分类号： | G06F16/27;G06F16/23 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 丁曼曼 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种分布式深度学习的梯度信息更新方法，包括：当迭代次数大于预设开关次数时，节点根据预设的梯度门限值对计算出的梯度信息进行稀疏通信；对接收到的梯度信息进行归约处理，得到已归约梯度信息；根据设置的惯量系数对所述已归约梯度信息进行修正处理得到目标梯度，根据所述目标梯度将所述节点中的副本模型进行更新。旨在保障精度不丢失的情况下，减少通信的数据量，降低通信时长。本申请还公开了一种分布式深度学习的梯度信息更新装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布式 深度 学习 梯度 信息 更新 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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