一种图神经网络训练的方法、装置及系统
实质审查的生效
摘要
本申请公开了一种图神经网络训练的方法,应用于分布式系统或并行系统,该方法包括:中心装置获取第一关系图,根据第一关系图确定N个不同的第二关系图,第二关系图为第一关系图的子图,其中,任意两个第二关系图中各自所包括的训练顶点的数量的差值小于预设阈值,且第二关系图中包含训练顶点的邻居顶点;向N个训练执行装置发送N个第二关系图的信息,进而执行对图神经网络的训练。本申请方案中,不仅各第二关系图中训练顶点的数量基本相当,而且,训练顶点及其对应的邻居顶点基本被划分到同一个第二关系图中,这样,既做到了各训练执行装置的计算均衡,也减少了跨训练执行装置的网络开销,提高了图神经网络的训练效率。
基本信息
专利标题 :
一种图神经网络训练的方法、装置及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266281A
申请号 :
CN202010970736.7
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2020-09-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
林郅琦李诚王云鹏
申请人 :
华为技术有限公司;中国科学技术大学
申请人地址 :
广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼
代理机构 :
深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李杭
优先权 :
CN202010970736.7
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F16/28
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200915
申请日 : 20200915
2022-04-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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