【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及一种基于多模态数据的分布式异步优化方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，多模态数据在各个领域的应用愈发广泛且深入，逐渐成为推动技术进步和创新的关键要素。多模态数据，涵盖了图像、文本、音频等多种不同类型的数据，因其能够从多个维度、以多种方式全面且丰富地描述对象或事件，为解决复杂问题提供了更为强大的支持。
2、现有技术在多模态数据驱动的机器学习分布式异步优化过程中，存在着梯度过时问题，这对模型训练的效率和准确性产生了严重的负面影响，具体表现如下：
3、（1）参数更新不同步：由于各计算节点的计算速度和开始训练时间不同，计算速度较快的节点会频繁向参数服务器发送梯度。而参数服务器在异步更新全局模型参数后，后续计算节点可能仍基于旧版本的全局参数计算梯度。这就导致了这些节点计算出的梯度与当前模型参数的匹配度降低，无法准确反映当前模型的最优更新方向，从而影响了模型的训练效果。
4、（2）收敛效率下降：过时的梯度所携带的信息可能无法准确反映当前模型的最优调整方向，甚至可能包...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用各个计算节点根据获取的多模态特征数据集对机器学习模型进行训练之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用各个计算节点根据并行获取的多模态特征数据集对机器学习模型进行训练包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用所述参数服务器根据实时全局模型参数版本号和所述梯度对应的全局模型参数版...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用各个计算节点根据获取的多模态特征数据集对机器学习模型进行训练之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用各个计算节点根据并行获取的多模态特征数据集对机器学习模型进行训练包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述使用所述参数服务器根据实时全局模型参数版本号和所述梯度对应的全局模型参数版本号判断所述梯度是否过时，若否，则根据所述梯度更新全局模型参数，若是，则不使用所述梯度更新全局模型参数包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的分布式异步优化方法，其特征在于，所述梯度为不同模态特征的梯度；
6.一种基于多模态数据的分布式异步优化系统，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德建，李鹏辉，陈宏，
申请(专利权)人：福建天泉教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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