一种深度学习模型的分布式训练方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201910783355.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110689045A | 公开（公告）日 | 2020-01-14 |
| 申请公布号 | CN110689045A | 申请公布日 | 2020-01-14 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张斯尧; 谢喜林; 王思远; 黄晋; 蒋杰 | 申请（专利权）人 | 苏州千视通视觉科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 长沙德恒三权知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 苏州千视通视觉科技股份有限公司 |
| 地址 | 215000 江苏省苏州市苏州高新区竹园路209号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种深度学习模型的分布式训练方法及装置，所述方法包括：通过改进的随机梯度下降迭代算法对大数据车辆图像的深度学习模型进行迭代训练；其中，在每次对所述大数据车辆图像的深度学习模型进行迭代训练时，使用比前次迭代训练更多的处理器来加载更多的图像数据；通过改进的线性缩放与预热策略对加载的所述更多的图像数据进行批量训练，以调节训练的准确度。通过本发明实施例，能够提高对大数据车辆图像的深度学习模型进行训练的效率和准确度。 |
