一种机器学习方法、主节点、工作节点及系统
基本信息
| 申请号 | CN201711214868.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107944566B | 公开（公告）日 | 2018-04-20 |
| 申请公布号 | CN107944566B | 申请公布日 | 2018-04-20 |
| 分类号 | G06N20/00(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张本宇;徐昊;刘亚新 | 申请（专利权）人 | 杭州云脑科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京众达德权知识产权代理有限公司 | 代理人 | 杭州云脑科技有限公司 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市滨江区滨安路1180号2幢2层2222室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种机器学习方法、主节点、工作节点及分布式机器学习系统，用于减少机器学习的同步开销。分布式机器学习系统的主节点开启参数训练进程，确定加入所述参数训练进程的工作节点，发送所述参数训练进程对应的时间信息至所述工作节点，其中，所述时间信息包括所述参数训练进程的结束时间；所述工作节点在接收到所述主节点确定所述工作节点加入参数训练进程的通知后，获得所述主节点发送的与所述参数训练进程对应的时间信息；在所述时间信息指示的时间范围内进行参数训练，所述主节点在接收参加所述参数训练进程的各工作节点反馈的训练子结果后，基于获得的训练子结果，更新全局参数。 |
