更新网络模型的方法、图像分类的方法、语言建模的方法

实质审查的生效

摘要

本申请公开了一种更新网络模型的方法、图像分类的方法、语言建模的方法。其中，该更新网络模型的方法包括：确定全局同步周期，其中，上述全局同步周期用于在分布式训练中，控制待训练网络模型的全局模型参数的更新时机；在未达到上述全局同步周期时，对上述待训练网络模型进行局部模型参数同步，以及在达到上述全局同步周期时，对上述待训练网络模型进行全局模型参数同步。本申请解决了相关技术中在训练神经网络模型时，无法在保证分布式系统的通信速度的基础上，兼顾大规模分布式训练任务的收敛性的技术问题。

基本信息

专利标题：

更新网络模型的方法、图像分类的方法、语言建模的方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114492152A

申请号：

CN202011157840.0

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2020-10-26

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

陈钇名袁坤潘攀张迎亚徐盈辉印卧涛

申请人：

阿里巴巴集团控股有限公司

申请人地址：

英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

代理机构：

北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司

代理人：

谢湘宁

优先权：

CN202011157840.0

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201026

2022-05-13 ：

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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