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
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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