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本发明涉及深度卷积神经网络的分布式训练方法、设备和存储介质，通过混合采用参数服务器的同步参数更新策略和异步参数更新策略，避免了因木桶效应造成的更新全局参数等待时间过长的问题，缓解了因梯度过时导致的梯度下降过程不稳定，加快了模型的分布式并行训...
该专利属于湖南工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过湖南工业大学授权不得商用。

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