[发明专利]面向异构设备的分布式神经网络训练方法、装置及介质有效
| 申请号： | 202110802198.5 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113505881B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 张维纬;凌鸿飞;周密 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/098;G06F21/62 |
| 代理公司： | 泉州市文华专利代理有限公司 35205 | 代理人： | 陈雪莹 |
| 地址： | 362000 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向异构设备的分布式神经网络训练方法、装置及介质，所述方法包括：步骤10、计算每一设备端面向不同数据源的算力值；步骤20、进行模型分割，将原始深度模型分割给各个设备端，使得每一设备端到各自的分割模型；步骤30、在每一设备端上以自身输出和设定的迭代次数对分割模型训练，并在迭代完成后将模型参数进行加密处理后上传至服务端，服务端获取各个设备端的加密信息并解析得到模型参数，利用各个设备端的模型参数对原始深度模型进行更新，完成分布式训练。本发明可实现大规模场景的训练需求，同时实现隐私保护和模型压缩，提高安全性和训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 设备 分布式 神经网络 训练 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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