分布式机器学习模型训练系统、方法、装置及电子设备
摘要文本
本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种分布式机器学习模型训练系统、方法、装置及电子设备，包括：用户端获取在线量测数据，基于在线量测数据构建局部预测模型，得到局部预测模型的局部目标参数；第一层级云服务器根据若干个用户端发送的局部目标参数，确定第一层级目标参数，将第一层级目标参数发送至第二层级云服务器；第二层级云服务器根据若干个第一层级云服务器发送的第一层级目标参数，确定第二层级目标参数，并将第二层级目标参数返回给各用户端，以使用户端基于第二层级目标参数，优化局部预测模型。通过基于第一层级云服务器和第二层级云服务器协同完成全局预测的聚合，以避免云服务器成为性能瓶颈，提高了机器学习模型的训练效率。
申请人信息
- 申请人:苏州元脑智能科技有限公司
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
- 发明人: 苏州元脑智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 分布式机器学习模型训练系统、方法、装置及电子设备 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311825150.1 |
| 申请日 | 2023/12/27 |
| 公告号 | CN117474127B |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06N20/00 |
| 权利人 | 苏州元脑智能科技有限公司 |
| 发明人 | 张旭; 孙华锦; 胡雷钧; 王小伟 |
| 地址 | 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢 |
专利主权项内容
（更多数据，详见马克数据网） 1.一种分布式机器学习模型训练系统，其特征在于，包括：用户端、第一层级云服务器和第二层级云服务器；所述用户端用于获取在线量测数据，基于所述在线量测数据构建局部预测模型，得到所述局部预测模型的局部目标参数，将所述局部预测模型的局部目标参数发送至所述第一层级云服务器；所述第一层级云服务器用于接收若干个所述用户端发送的局部目标参数，根据所述若干个所述用户端发送的局部目标参数，确定第一层级目标参数，将所述第一层级目标参数发送至所述第二层级云服务器；所述第二层级云服务器用于接收若干个所述第一层级云服务器发送的第一层级目标参数，根据所述若干个所述第一层级云服务器发送的第一层级目标参数，确定第二层级目标参数，并将所述第二层级目标参数返回给各所述用户端，以使所述用户端基于所述第二层级目标参数，优化所述局部预测模型；所述局部目标参数包括局部预测期望和局部预测方差，所述第一层级云服务器，用于：基于如下公式，确定第一层级目标参数：其中，表示用户端发送的局部预测期望，/>表示分配的权重，/>，且，/>表示第一层级预测期望， />表示局部预测方差，/>表示第一层级预测方差；所述第一层级目标参数包括第一层级预测期望和第一层级预测方差。