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基于Bagging-Down SGD算法的分布式深度网络
被引量:
1
1
作者
秦超
高晓光
陈大庆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1021-1027,共7页
通过对大量数据进行训练并采用分布式深度学习算法可以学习到比较好的数据结构,而传统的分布式深度学习算法在处理大数据集时存在训练时间比较慢或者训练精度比较低的问题。提出Bootstrap向下聚合随机梯度下降(Bootstrap aggregating-do...
通过对大量数据进行训练并采用分布式深度学习算法可以学习到比较好的数据结构,而传统的分布式深度学习算法在处理大数据集时存在训练时间比较慢或者训练精度比较低的问题。提出Bootstrap向下聚合随机梯度下降(Bootstrap aggregating-down stochastic gradient descent,Bagging-Down SGD)算法重点来提高分布式深度网络的学习速率。Bagging-Down SGD算法通过在众多单机模型上加入速度控制器,对单机计算的参数值做统计处理,减少了参数更新的频率,并且可以使单机模型训练和参数更新在一定程度上分开,在保证训练精度的同时,提高了整个分布式模型的训练速度。该算法具有普适性,可以对多种类别的数据进行学习。
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关键词
深度网络
分布式
bootstrap
向下聚合随机梯度下降
速度控制器
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职称材料
题名
基于Bagging-Down SGD算法的分布式深度网络
被引量:
1
1
作者
秦超
高晓光
陈大庆
机构
西北工业大学电子信息学院
南岸大学
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1021-1027,共7页
基金
国家自然科学基金(61573285)资助课题
文摘
通过对大量数据进行训练并采用分布式深度学习算法可以学习到比较好的数据结构,而传统的分布式深度学习算法在处理大数据集时存在训练时间比较慢或者训练精度比较低的问题。提出Bootstrap向下聚合随机梯度下降(Bootstrap aggregating-down stochastic gradient descent,Bagging-Down SGD)算法重点来提高分布式深度网络的学习速率。Bagging-Down SGD算法通过在众多单机模型上加入速度控制器,对单机计算的参数值做统计处理,减少了参数更新的频率,并且可以使单机模型训练和参数更新在一定程度上分开,在保证训练精度的同时,提高了整个分布式模型的训练速度。该算法具有普适性,可以对多种类别的数据进行学习。
关键词
深度网络
分布式
bootstrap
向下聚合随机梯度下降
速度控制器
Keywords
deep network
distributed
bootstrap
aggregating-down
stochastic
gradient
descent
(
bagging-down
sgd
)
speed controller
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bagging-Down SGD算法的分布式深度网络
秦超
高晓光
陈大庆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
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