基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法
Parallel deep convolution neural network optimization algorithm based on Spark and AMPSO
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 韶关学院 信息工程学院, 广东 韶关 512026
3. 中华人民共和国大铲海关, 广东 深圳 518000
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摘要
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在冗余参数过多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和并行效率低的问题,提出了基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法PDCNN-SAMPSO。首先,该算法设计了基于卷积核重要性和相似度的卷积核剪枝策略(KP-IS),通过剪枝模型中冗余的卷积核,解决了冗余参数过多的问题;接着,提出了基于自适应变异粒子群优化算法的模型并行训练策略(MPT-AMPSO),通过使用自适应变异的粒子群优化算法(AMPSO)初始化模型参数,解决了并行DCNN算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题;最后,提出了基于节点性能的动态负载均衡策略(DLBNP),通过均衡集群中各节点负载,解决了集群并行效率低的问题。实验表明,当选取8个计算节点处理CompCars数据集时,PDCNN-SAMPSO较Dis-CNN、DS-DCNN、CLR-Distributed-CNN、RS-DCNN的运行时间分别降低了22%、30%、37%和27%,加速比分别高出了1.707、1.424、1.859、0.922,top-1准确率分别高出了4.01%、4.89%、2.42%、5.94%,表明PDCNN-AMPSO在大数据环境下具有良好的分类性能,适用于大数据环境下DCNN模型的并行训练。
基金项目
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605)
广东省重点提升项目(2022ZDJS048)
韶关市科技计划资助项目(220607154531533)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0083
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2957-2966
文章编号: 1001-3695(2023)10-012-2957-10
发布历史
[2023-05-09] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
刘卫明, 罗全成, 毛伊敏, 等. 基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 2957-2966. (Liu Weiming, Luo Quancheng, Mao Yimin, et al. Parallel deep convolution neural network optimization algorithm based on Spark and AMPSO [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 2957-2966. )
关于期刊
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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