一种模型训练的任务协同处理方法、装置与系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010190324.1
IPC分类号：G06F9/48
申请日期：
2020-03-17
申请人：
阿尔法云计算（深圳）有限公司

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专利名称	一种模型训练的任务协同处理方法、装置与系统
申请号	CN202010190324.1	申请日期	2020-03-17
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-17	公开/公告号	CN113407312A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F9/48 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F9/00 程序控制设计，例如，控制单元（用于外部设备的程序控制入G06F13/10）〔1，4，2006.01，2018.01〕 G06F9/06 使用存储的程序，即使用处理设备的内部存储来接收程序或者保留程序〔1，2006.01〕 G06F9/46 多道程序装置〔3〕 G06F9/48 程序启动；程序切换，例如通过中断〔7，2006.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;9;/;4;8查看分类表>
申请人	阿尔法云计算（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新南十道深圳湾科技生态园2C406 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	阿尔法云计算（深圳）有限公司	当前权利人	阿尔法云计算（深圳）有限公司
发明人	周胜平;吴栋;林俊杰;吴敏;梁乔忠;仲景武
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提出一种模型训练的任务协同处理方法，所述方法作用于多个AI训练样本集合，所述方法通过将多个训练样本集合按不同的模型参数作拆解与联合，并基于拆解与联合的策略来构建联合神经网络，该联合神经网络支持训练任务的协同进行；通过联合神经网络训练得到联合模型，通过验证联合模型得到回报值。通过对联合神经网络的迭代构建，回报值得到收敛的模型参数，最终确定最优的联合神经网络以及联合模型。该模型训练的任务协同方法。使得多AI算法具有自动智能的协同能力，进而提升模型质量，使得AI应用更加灵活与便捷，加速AI应用的普及。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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