公开(公告)号：CN114676795A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210582633.2

申请日：2022-05-26

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 范高俊 ,  曾炜 ,  王晖

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及模型训练技术领域，具体是涉及一种深度学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质。本发明首先根据待训练的深度学习模型所需要的训练数据集的容量选择将训练数据集存储至本地节点的存储方式，之后完成训练数据集在本地节点的存储操作，最后本地节点采用训练数据集训练深度学习模型。本发明根据训练数据集的容量将训练数据集存储至本地节点，能够节省存储数据所需要的时间，进而节省了训练所需要的整体时间，从而提高了训练效率。

公开(公告)号：CN114676795B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210582633.2

申请日：2022-05-26

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 范高俊 ,  曾炜 ,  王晖

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及模型训练技术领域，具体是涉及一种深度学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质。本发明首先根据待训练的深度学习模型所需要的训练数据集的容量选择将训练数据集存储至本地节点的存储方式，之后完成训练数据集在本地节点的存储操作，最后本地节点采用训练数据集训练深度学习模型。本发明根据训练数据集的容量将训练数据集存储至本地节点，能够节省存储数据所需要的时间，进而节省了训练所需要的整体时间，从而提高了训练效率。