一种基于分布式算法的网络模型构建方法及系统

本发明提供了一种基于分布式算法的网络模型构建方法及系统，该方法包括：实时获取用户输入的目标数据集，并对目标数据集进行全盘扫描，以实时检测出目标数据集中对应包含的若干数据类型；在目标数据集中实时匹配出与每一数据类型分别对应的数据子集，并通过预设分布式算法根据每一数据类型和与其对应的数据子集实时生成若干对应的数据族；实时检测出预设神经网络内部对应包含的若干训练节点，并通过每一数据族对每一训练节点进行迭代训练，以实时训练出对应的目标模型。本发明能够在节省算力的情况下，对应完成各类模型的训练，同时能够缩短训练的时间，对应提升了工作效率。