CN115114982B 一种边缘计算中面向深度学习的分布式模型训练方法及相关装置 （重庆大学）

一种边缘计算中面向深度学习的分布式模本申请提供一种边缘计算中面向深度学习卷积构建N个基于ResNet网络的训练模型，并初个基于ResNet网络的训练模型进行基于数据并行的分布式模型训练方法可以在相同模型精度21.一种边缘计算中面向深度学习的分布式轴承故障分类模型训练方法,其特征在于，；3)构建模型：采用一维卷积构建N个基于ResNet网络的训练模型，并初始化模型超参4)模型训练：将N个训练子集Si数据分别输入N个基于ResNet网络的训练模型进行基于5)参数输出：当基于ResNet网络的训练模4-1)将N个训练子集Si数据分别输入N个基于ResNet网络的训练模型进行一次单独训2.如权利要求1所述的一种边缘计算中面向深度学习的分布式轴承故障分类模型训练3.如权利要求1所述的一种边缘计算中面向深度学习的分布式轴承故障分类模型训练方法,其特征在于，所述基于ResNet网络的训练模型的初始参数包括训练规模、epoch、4.一种采用权利要求1至3任意一项所述方法的边缘计算中面向深度学习的分布式轴；3模型训练模块：用于将N个训练子集Si数据分别输入N个基于ResNet网络的训练模型进参数输出模块：用于在基于ResNet网络的训练模型的分布式训练次数达到预设阈值一种边缘计算中面向深度学习的分布式轴承故理器执行时实现权利要求1-3任意一项所述一种边缘计算中面向深度学习的分布式轴承故4[0004]本发明的一个目的就是提供一种边缘计算中面向深度学习的分布式模型训练方；[0010]5)参数输出：当基于ResNet网络的训练模型的分布式训[0012]进一步，所述基于ResNet网络的训练模型的初始参数包括训练规模、epoch、[0014]4-1)将N个训练子集Si数据分别输入N个基于ResNet网络的训练模型进行一次单5[0020]本发明的另一个目的就是提供一种边缘计算中基于深度学习的分布式模型训练程序被处理器执行时实现上述一种边缘计算中面向深度学习的分布6[0049]1)数据采集：从美国国家标准与技术研究所(MixedNationalInstituteof的手写笔记图片，图片大小为28*28，数据库共计有60000个训练样本以及10000个测试样78计算节点，二者分别对应边缘管控平台分布式离线计算服务中的汇聚节点与基础计算节[0067]5)参数输出：当基于ResNet网络的训练模型的分布式训练次数达到1次独立训练方法相比，并行的分布式模型训练方法得到的模型性能基本一致，平均测试准确率为型性能无明显差异，但基于分布式训练方案，模型训练时间缩短到了单节点训练用时的50.546可见基于数据并行的分布式模型训练方法可以在相同模型精度下，明显提高模[0072]本实施例还提供一种手写数字体数据集分类中基于深度学习的分布式模型训练9数字体数据集分类中面向深度学习的分布式模该程序被处理器执行时实现上述一种手写数字体数据集分类中面向深度学习的分布式模[0089]2)数据分类：从CWRU轴承数据库中提取的10类轴承状态中随机选取共24000个数计算节点，二者分别对应边缘管控平台分布式离线计算服务中的汇聚节点与基础计算节[0104]5)参数输出：当基于ResNet网络的训练模型的分布式训练次数达到1次独立训练[0108]本实施例还提供一种CWRU轴承数据集故障分类中基于深度学习的分布式模型训轴承数据集故障分类中面向深度学习的分布式模该程序被处理器执行时实现上述一种CWRU轴承数据集故障分类中面向深度学习的分布式计算节点，二者分别对应边缘管控平台分布式离线计算服务中的汇聚节点与基础计算节[0138]5)参数输出：当基于ResNet网络的训练模型的分布式训练次数达到1次独立训练[0142]本实施例还提供一种MFPT轴承数据集故障分类中基于深度学习的分布式模型训训练模型进行基于数据并行的分布式训练，将整个训练集S作为数据集F输入模型F中进行轴承数据集故障分类中面向深度学习的分布式模该程序被处理器执行时实现上述一种MFPT轴承数据集故障分类中面向深度学习的分布式现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0153]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一