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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116090528B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211670584.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/063；該發(fā)明授權(quán)一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法是由張軻;唐卓;宋瑩潔;蔡敏捷;肖雄;左知微設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法。所述方法包括如下步驟：（1）在跨域多數(shù)據(jù)中心之間建立廣域網(wǎng)，使各數(shù)據(jù)中心的參數(shù)服務(wù)器與全局參數(shù)服務(wù)器之間可以在廣域網(wǎng)下互相通信；在單個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部建立高速局域網(wǎng)，使數(shù)據(jù)中心內(nèi)的工作節(jié)點(diǎn)可以在高速局域網(wǎng)下通信；（2）基于步驟（1）搭建的通信網(wǎng)絡(luò)，各數(shù)據(jù)中心在本地?cái)?shù)據(jù)集上使用隨機(jī)梯度下降算法訓(xùn)練本地的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在達(dá)到最大迭代次數(shù)后，聚合各數(shù)據(jù)中心的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，得到全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向AI的跨域數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：（1）在跨域多數(shù)據(jù)中心之間建立廣域網(wǎng)，使各數(shù)據(jù)中心的參數(shù)服務(wù)器與全局參數(shù)服務(wù)器之間可以在廣域網(wǎng)下互相通信；在單個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部建立高速局域網(wǎng)，使數(shù)據(jù)中心內(nèi)的工作節(jié)點(diǎn)可以在高速局域網(wǎng)下通信；（2）基于步驟（1）搭建的通信網(wǎng)絡(luò)，各數(shù)據(jù)中心在本地?cái)?shù)據(jù)集上使用隨機(jī)梯度下降算法訓(xùn)練本地的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在達(dá)到最大迭代次數(shù)后，聚合各數(shù)據(jù)中心的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，得到全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；步驟（2）具體包括如下步驟：（1）設(shè)置epoch計(jì)數(shù)器j=0，變量j用來記錄訓(xùn)練的輪次，且每輪次訓(xùn)練包含M次迭代，即當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到M次時(shí)訓(xùn)練進(jìn)入下一輪次；（2）設(shè)置k=5，常量k表示各數(shù)據(jù)中心每迭代k次進(jìn)行一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的跨域同步；（3）設(shè)置迭代計(jì)數(shù)器i=0，變量i用來記錄訓(xùn)練的迭代次數(shù)；（4）在各數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，在各數(shù)據(jù)中心持有的本地?cái)?shù)據(jù)集上，使用隨機(jī)梯度下降算法，進(jìn)行一輪前向和反向傳播的計(jì)算過程，并以參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)在各數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，在高速局域網(wǎng)下進(jìn)行本輪迭代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的同步；（5）判斷i對(duì)k取余的余數(shù)為0是否成立，若是，對(duì)步驟（4）獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，以參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)在各數(shù)據(jù)中心之間，使用廣域網(wǎng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的全局同步，然后轉(zhuǎn)入下一步驟；否則，直接轉(zhuǎn)入下一步驟；（6）判斷i對(duì)M取余的余數(shù)為0是否成立，如果是則設(shè)置j=j+1且轉(zhuǎn)入下一步驟；否則設(shè)置i=i+1且轉(zhuǎn)入步驟（4）；（7）判斷j=N是否成立，若是，則轉(zhuǎn)入步驟（3）；否則，對(duì)步驟（4）獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，以參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)在各數(shù)據(jù)中心之間，使用廣域網(wǎng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的全局同步，得到最終的全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。

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