深度学习模型的更新方法及装置

    公开(公告)号:CN112329941A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011217898.X

    申请日:2020-11-04

    Abstract: 本说明书实施例中提供了一种深度学习模型的更新方法及装置。该方法包括对深度学习模型进行多轮更新。在进行任意一轮更新时,可以首先确定第一内存区域,深度学习模型的N个权重参数对应的当前参数值,在第一内存区域中按照第一参数顺序依次连续存储。接着确定N个权重参数在本轮更新中各自对应的梯度值,以及确定第二内存区域。然后按照第一参数顺序,向第二内存区域依次连续写入N个权重参数各自对应的梯度值。最后通过读取N个当前参数值和N个梯度值,计算N个权重参数各自对应的目标值,利用N个目标值分别对应更新N个当前参数值,N个当前参数值通过同一逻辑算子从第一内存区域中读取,N个梯度值通过同一逻辑算子从第二内存区域中读取。

    机器学习模型保护方法和设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113254885A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202010090978.7

    申请日:2020-02-13

    Abstract: 提供了基于领域特定语言编译器的机器学习模型保护方法和保护设备。该保护方法包括针对所述机器学习模型的一种或多种保护策略中的每种保护策略,接收用户的指令以调用相应的函数、并且接收所述函数的输入参数值;和基于分别针对所述一种或多种保护策略的一个或多个函数以及相应的输入参数值,自动生成用于对所述机器学习模型进行保护的机器可执行代码。

    深度学习模型的更新方法及装置

    公开(公告)号:CN112329941B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202011217898.X

    申请日:2020-11-04

    Abstract: 本说明书实施例中提供了一种深度学习模型的更新方法及装置。该方法包括对深度学习模型进行多轮更新。在进行任意一轮更新时,可以首先确定第一内存区域,深度学习模型的N个权重参数对应的当前参数值,在第一内存区域中按照第一参数顺序依次连续存储。接着确定N个权重参数在本轮更新中各自对应的梯度值,以及确定第二内存区域。然后按照第一参数顺序,向第二内存区域依次连续写入N个权重参数各自对应的梯度值。最后通过读取N个当前参数值和N个梯度值,计算N个权重参数各自对应的目标值,利用N个目标值分别对应更新N个当前参数值,N个当前参数值通过同一逻辑算子从第一内存区域中读取,N个梯度值通过同一逻辑算子从第二内存区域中读取。

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