【摘 要】
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摘要：针对传统BP算法训练深度学习模型易受模型初始参数影响，训练效率较低的问题，基于遗传算法进行优化，提出了遗传优化分布式BP算法。首先，分析了BP算法和遗传算法的基本原理。然后，结合分布式训练的特点，提出了遗传优化分布式BP算法，确定了训练策略。最后，对遗传优化分布式BP算法和传统BP算法的训练效率进行了对比实验分析。结果表明，遗传优化分布式BP算法不受模型初始参数的影响，相对传统BP算法实现了
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摘要：针对传统BP算法训练深度学习模型易受模型初始参数影响，训练效率较低的问题，基于遗传算法进行优化，提出了遗传优化分布式BP算法。首先，分析了BP算法和遗传算法的基本原理。然后，结合分布式训练的特点，提出了遗传优化分布式BP算法，确定了训练策略。最后，对遗传优化分布式BP算法和传统BP算法的训练效率进行了对比实验分析。结果表明，遗传优化分布式BP算法不受模型初始参数的影响，相对传统BP算法实现了较高的训练效率。
关键词： BP算法;遗传算法; 深度学习; Docker;分布式训练
中图分类号：TP391
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