【摘要】：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常使用標(biāo)準(zhǔn)誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄟM(jìn)行串行訓(xùn)練,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng),單機(jī)串行訓(xùn)練存在耗時(shí)長(zhǎng)且占有較多的系統(tǒng)資源的問(wèn)題。為有效實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,提出一種基于MapReduce框架的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化訓(xùn)練模型。該模型結(jié)合了標(biāo)準(zhǔn)誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ê屠鄯e誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?將大數(shù)據(jù)集分割成若干個(gè)子集,在損失少量準(zhǔn)確率的條件下進(jìn)行并行化處理,并擴(kuò)展MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像識(shí)別測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模有較好的適應(yīng)性,能夠提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。
[Abstract]:Convolution neural networks usually use standard error back propagation algorithm for serial training. With the increase of data scale, single computer serial training has the problem of long time consuming and more system resources. In order to effectively realize the convolution neural network training of massive data, a parallel training model of BP neural network based on MapReduce framework is proposed. The model combines standard error back-propagation algorithm and cumulative error back-propagation algorithm. Big data set is divided into several subsets and parallelized with a small loss of accuracy, and the MNIST dataset is extended for image recognition test. The experimental results show that the algorithm has good adaptability to data scale and can improve the training efficiency of convolutional neural networks.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：上海市科委基礎(chǔ)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(No.13JC1403501)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183

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