一种深度神经网络的分布式训练方法
所属分类:技术论文
上传者:zhoubin333
文档大小:3555 K
标签: 深度神经网络 分布式训练 监督学习
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文档介绍:深度神经网络在高维数据的分类和预测中取得了巨大成功。训练深度神经网络是数据密集型的任务,需从多个数据源收集大规模的数据。这些数据中通常包含敏感信息时,使得深度神经网络的训练过程容易泄露数据隐私。针对训练过程中的数据隐私和通信代价问题,提出了一种深度神经网络的分布式训练方法,允许基于多个数据源共同训练深度神经网络。首先,提出了分布式训练架构,由1个计算中心和多个代理组成。其次,提出了基于多代理的分布式训练算法,允许代理在数据不出本地和减少通信代价的情况下,通过切割深度神经网络,实现分布式地共同训练模型。然后,分析了算法的正确性。最后,实验结果表明该方法是有效的。
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