一種深度學習模型的分布式訓練方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910783355.5 申請日 -
公開（公告）號 CN110689045A 公開（公告）日 2020-01-14
申請公布號 CN110689045A 申請公布日 2020-01-14
分類號 G06K9/62（2006.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張斯堯; 謝喜林; 王思遠; 黃晉; 蔣杰 申請（專利權）人 蘇州千視通視覺科技股份有限公司
代理機構 長沙德恒三權知識產(chǎn)權代理事務所（普通合伙） 代理人 蘇州千視通視覺科技股份有限公司
地址 215000 江蘇省蘇州市蘇州高新區(qū)竹園路209號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實施例提供了一種深度學習模型的分布式訓練方法及裝置，所述方法包括：通過改進的隨機梯度下降迭代算法對大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學習模型進行迭代訓練；其中，在每次對所述大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學習模型進行迭代訓練時，使用比前次迭代訓練更多的處理器來加載更多的圖像數(shù)據(jù)；通過改進的線性縮放與預熱策略對加載的所述更多的圖像數(shù)據(jù)進行批量訓練，以調(diào)節(jié)訓練的準確度。通過本發(fā)明實施例，能夠提高對大數(shù)據(jù)車輛圖像的深度學習模型進行訓練的效率和準確度。