使用交替方向乘子法的深度学习

    公开(公告)号:CN105378762B

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201480037824.4

    申请日:2014-04-08

    Inventor: Q·霍 Z·严 K·陈

    CPC classification number: G06N3/08 G06F7/523 G06F17/30598 G06N3/0454

    Abstract: 使用交替方向乘子法(ADMM)算法来训练分类器可以降低分类器训练时间量而分类器准确性的降级很小。该训练涉及将用于训练该分类器的训练数据划分成多个数据块。该划分可以保留训练数据的输入特征与输出类的联合分布。该训练可以进一步包括使用多个工作者节点按照初始次序对该多个数据块执行ADMM迭代。随后,若继ADMM迭代之后满足停止准则,则确定对该分类器的训练被完成。否则,若继ADMM迭代之后确定不满足停止准则,那么可以按照该多个数据块的不同次序来执行一轮或多轮附加的ADMM迭代,直到满足停止准则。

    使用交替方向乘子法的深度学习

    公开(公告)号:CN105378762A

    公开(公告)日:2016-03-02

    申请号:CN201480037824.4

    申请日:2014-04-08

    Inventor: Q·霍 Z·严 K·陈

    CPC classification number: G06N3/08 G06F7/523 G06F17/30598 G06N3/0454

    Abstract: 使用交替方向乘子法(ADMM)算法来训练分类器可以降低分类器训练时间量而分类器准确性的降级很小。该训练涉及将用于训练该分类器的训练数据划分成多个数据块。该划分可以保留训练数据的输入特征与输出类的联合分布。该训练可以进一步包括使用多个工作者节点按照初始次序对该多个数据块执行ADMM迭代。随后,若继ADMM迭代之后满足停止准则,则确定对该分类器的训练被完成。否则,若继ADMM迭代之后确定不满足停止准则,那么可以按照该多个数据块的不同次序来执行一轮或多轮附加的ADMM迭代,直到满足停止准则。

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