一种基于分布式计算的梯度优化方法以及参数化模型

本发明涉及一种基于分布式计算的梯度优化方法以及参数化模型。本发明所述的一种基于分布式计算的梯度优化方法，包括：对当前目标缺陷数据依次进行特征选择、统计、预处理与光滑补偿，并根据基于哈希空间的流式分布对光滑补偿后的缺陷特征向量进行工作流划分，根据对应工作流，对参数化模型进行局部梯度计算与全局梯度计算，获得参数化模型的全局梯度；根据该全局梯度进行近似损失估算和参数迭代，并判断迭代后参数是否达到一迭代条件：若否，则继续进行局部梯度计算；若是，则完成对所述参数化模型的梯度优化。本发明所述的基于分布式计算的梯度优化方法，显著提升了参数化模型的训练效率，并有效避免因数据缺失而导致的模型误差积累。