[发明专利]基于计算节点自组织分组的分布式神经网络混合同步训练方法有效
| 申请号： | 202010662415.0 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111813858B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 陈爱国;郑旭;罗光春;田玲;谢渊;邹冰洋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/27 | 分类号： | G06F16/27;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都希盛知识产权代理有限公司 51226 | 代理人： | 陈泽斌 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及分布式神经网络技术，其公开了一种基于计算节点自组织分组的分布式神经网络混合同步训练方法，解决传统分布式神经网络同步算法无法很好地平衡模型准确率与训练效率的问题。该方法包括：S1、采用卡尔曼滤波对计算节点的同步效率进行预测，并采用均方差分析计算节点的同步效率波动情况；S2、基于预测的各个计算节点的同步效率以及同步效率波动情况的相似程度进行计算节点自组织实时分组；S3、根据计算节点自组织实时分组的结果，在分组的组间与组内采用不同的同步策略训练模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 计算 节点 组织 分组 分布式 神经网络 混合 同步 训练 方法 | ||
【主权项】：
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