北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司邱彩云获国家专利权
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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利一种深度学习模型的训练方法和训练单机获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114997416B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210596830.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种深度学习模型的训练方法和训练单机是由邱彩云;包勇军;王文生;张克丰;原武军;贺旭;邢召龙;刘倩欣;刘近光设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度学习模型的训练方法和训练单机在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习模型的训练方法和训练单机，涉及深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：读取训练样本，从训练单机本地内存获取稀疏参数，从第一训练器本地获取稠密参数；训练单机上的第一训练器和各个第二训练器共享训练单机本地内存中的稀疏参数；在正向传播过程中根据稠密参数和稀疏参数计算损失值，在反向传播过程中得到稠密参数梯度和稀疏参数梯度；与其他训练器进行稠密参数梯度和稀疏参数梯度的同步，计算出最终的稠密参数梯度和最终的稀疏参数梯度；基于最终的稠密参数梯度更新第一训练器本地的稠密参数，基于最终的稀疏参数梯度更新训练单机本地内存的稀疏参数。该实施方式能够解决内存不足和参数梯度失效的技术问题。
本发明授权一种深度学习模型的训练方法和训练单机在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，其特征在于，应用于第一训练器，所述第一训练器部署训练单机上，包括： 建立索引；在所述索引中，主键为稀疏参数的标识，键值为所述稀疏参数在所述训练单机本地内存中的存储地址； 读取训练样本，基于所述索引从所述训练单机本地内存获取稀疏参数，从所述第一训练器本地获取稠密参数；其中，所述训练单机上的第一训练器和各个第二训练器共享所述训练单机本地内存中的稀疏参数； 在正向传播过程中根据稠密参数和稀疏参数计算损失值，在反向传播过程中得到稠密参数梯度和稀疏参数梯度； 与其他训练器进行稠密参数梯度和稀疏参数梯度的同步，计算出最终的稠密参数梯度和最终的稀疏参数梯度； 基于所述最终的稠密参数梯度更新所述第一训练器本地的稠密参数，基于所述最终的稀疏参数梯度更新所述训练单机本地内存的稀疏参数。
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