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本发明公开了一种深度神经网络的分布式训练方法、梯度通信方法、装置以及计算设备。方法包括:在每个迭代步中,从训练数据集中获取训练数据子集,计算所述深度神经网络的网络参数在所述训练数据子集上的梯度,作为本地梯度;采用稀疏通信和密集通信交替的方式,与其他计算节点交换彼此的本地梯度,其中,稀疏通信是指对本地梯度进行稀疏化处理后与其他计算节点进行梯度交换的通信方式,密集通信是指未对本地梯度进行稀疏化处理直接与其他计算节点进行梯度交换的通信方式,在稀疏通信方式下,与其他计算节点交换彼此的重要梯度,重要梯度是
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113452655 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202010217993.3
(22)申请日 2020.03.25
(71)申请人 阿里巴巴集团控股有限公司
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