一種深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910783355.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN110689045A 公開(kāi)（公告）日 2020-01-14
申請(qǐng)公布號(hào) CN110689045A 申請(qǐng)公布日 2020-01-14
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張斯堯; 謝喜林; 王思遠(yuǎn); 黃晉; 蔣杰 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 蘇州千視通視覺(jué)科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 長(zhǎng)沙德恒三權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 蘇州千視通視覺(jué)科技股份有限公司
地址 215000 江蘇省蘇州市蘇州高新區(qū)竹園路209號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練方法及裝置，所述方法包括：通過(guò)改進(jìn)的隨機(jī)梯度下降迭代算法對(duì)大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練；其中，在每次對(duì)所述大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練時(shí)，使用比前次迭代訓(xùn)練更多的處理器來(lái)加載更多的圖像數(shù)據(jù)；通過(guò)改進(jìn)的線性縮放與預(yù)熱策略對(duì)加載的所述更多的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行批量訓(xùn)練，以調(diào)節(jié)訓(xùn)練的準(zhǔn)確度。通過(guò)本發(fā)明實(shí)施例，能夠提高對(duì)大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確度。