[发明专利]一种深度学习模型训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011404833.6 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112465048A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 赵仁明 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛;张元 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习模型训练方法、装置、设备及存储介质。方法包括：将多个训练节点均配置为使用各自的本地样本数据进行模型训练，并统计每一训练节点的训练次数；每次训练后获取本节点和其它节点的训练次数，并将本节点训练次数与其它节点训练次数进行比较；响应于其它节点训练次数大于本节点训练次数，则利用其它节点的模型参数更新本节点的模型参数，以及本节点使用更新后的模型参数和本地样本数据进行模型训练，并更新模型参数和训练次数；响应于其它节点训练次数均小于等于本节点训练次数，则利用本节点前一次训练更新的模型参数和本地样本数据进行模型训练，并更新模型参数和训练次数。本发明的模型收敛快、训练效率、鲁棒性较佳。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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