一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的分布式訓練方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3555 K
標簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 分布式訓練 監(jiān)督學習
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文檔介紹：深度神經(jīng)網(wǎng)絡在高維數(shù)據(jù)的分類和預測中取得了巨大成功。訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡是數(shù)據(jù)密集型的任務,，需從多個數(shù)據(jù)源收集大規(guī)模的數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)中通常包含敏感信息時，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程容易泄露數(shù)據(jù)隱私,。針對訓練過程中的數(shù)據(jù)隱私和通信代價問題,，提出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的分布式訓練方法，允許基于多個數(shù)據(jù)源共同訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡,。首先,，提出了分布式訓練架構(gòu)，由1個計算中心和多個代理組成,。其次,，提出了基于多代理的分布式訓練算法，允許代理在數(shù)據(jù)不出本地和減少通信代價的情況下,，通過切割深度神經(jīng)網(wǎng)絡,，實現(xiàn)分布式地共同訓練模型。然后,，分析了算法的正確性,。最后，實驗結(jié)果表明該方法是有效的,。
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