具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端.pdfVIP

下载本文档

0
0
约2.81万字
约 25页
2023-05-12 发布于北京
举报
版权申诉

具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端.pdf

1、本文档共25页，其中可免费阅读24页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端，上述方法包括：循环获取所述智能体集合中的每一个智能体，对所述智能体进行迭代训练并在所述智能体中保存生成的迭代数据，直至所述模型的迭代次数达到设定次数；其中，对智能体进行迭代训练时获取随机训练样本，在每次迭代中通过随机选择的无偏随机局部梯度来计算局部目标函数的全局梯度。与现有技术相比，大大降低了梯度评估的成本和计算复杂性，可用于高维、大规模优化问题。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114580578 B (45)授权公告日 2022.08.23 (21)申请号 202210486474.6 (56)对比文件