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本发明公开一种边缘计算环境下用于分布式DNN训练的梯度压缩方法，建立基于梯度数量的选择标准，筛选满足模型压缩标准的梯度网络层；根据梯度熵评估梯度重要性，自适应地选择梯度稀疏化的阈值，基于灵活的阈值对梯度稀疏化压缩；根据梯度残差和动量矫正机制，累积并优化梯度残差，减少梯度稀疏造成训练模型的性能损失；根据三元量化压缩方案，量化稀疏后的梯度，得到稀疏三元张量；根据无损编码技术，记录传递张量中非零梯度的距离，并对其优化编码，输出稀疏三元化梯度。本发明基于梯度数量和梯度熵的稀疏三元梯度压缩算法，能自适应地
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113467949 B
(45)授权公告日 2022.06.28
(21)申请号 202110766163.0 (51)Int.Cl.
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