基于大数据的并行化深度卷积神经网络优化算法

Parallel deep convolution neural network optimization algorithm based on big data
毛伊敏1
张瑞朋1
曹文梁2
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 东莞职业技术学院 计算机工程系, 广东 东莞 523808

摘要

针对并行DCNN算法在大数据环境下网络冗余参数过多、收敛速度慢和并行效率低的问题,提出了一种并行化深度卷积神经网络优化算法——PDCNNO(parallel deep convolutional neural networks optimization algorithm)。首先,该算法设计了基于特征图的剪枝策略(PFM),预训练网络,获得压缩后的网络,有效减少了冗余参数,降低了DCNN训练时间和空间复杂度;其次,设计了修正正割线的共轭梯度法(CGMSE),获取局部分类结果,实现了共轭梯度法的快速收敛,提高了网络的收敛速度;最后,在reduce阶段提出了控制负载率的负载均衡策略(LBRLA),获取全局分类结果,实现了数据的快速均匀分组,从而提高了并行系统的加速比。实验表明,该算法不仅降低了DCNN在大数据环境下训练的时间和空间复杂度,而且提高了并行系统的并行化性能。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705)
国家自然科学基金资助项目(41562019)
广东省普通高校特色创新(自然科学)项目(2019GKTSCX142,2017GKTSCX101)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0112
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1416-1421
文章编号: 1001-3695(2021)05-024-1416-06

发布历史

[2021-05-05] 印刷出版

引用本文

毛伊敏, 张瑞朋, 曹文梁. 基于大数据的并行化深度卷积神经网络优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1416-1421. (Mao Yimin, Zhang Ruipeng, Cao Wenliang. Parallel deep convolution neural network optimization algorithm based on big data [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1416-1421. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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