基于输入分片扰乱的BP神经网络MapReduce训练方法

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BP神经网络的MapReduce训练中,每个map训练任务产生的中间权阵只对该训练节点上的输入分片收敛,为提高BP神经网络的训练效率,保证MapReduce训练的全局收敛性,提出一种基于输入分片扰乱的MapReduce训练方法。通过对训练样本集进行系统抽样来扰乱输入分片,并产生新的输入分片,依靠新的输入分片以map任务的原权阵为基础进行迭代训练,可加速MapReduce训练达到收敛的进程;为提高map训练任务的局部收敛速度,在每轮次的训练完成后,选取map任务产生的权阵中全局误差最小者,作为下轮次各map
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