在我的大学项目中，我正在创建一个神经网络，它可以对信用卡交易是否存在欺诈的可能性进行分类。我正在训练反向传播。我正在用 Java 写这个。我想申请多线程，因为我的电脑是四核i7。花几个小时训练却发现我的大部分核心都闲置着，这让我很烦。
但是我如何将多线程应用于反向传播？反向传播通过网络向后调整错误来工作。一层必须先完成，另一层才能继续。有什么方法可以修改我的程序来处理多核背景吗？
最佳答案
首先不要使用反向传播。还有许多其他选择。我建议尝试 RPROP(弹性传播)。对你的反向传播算法不会有太大的修改。您不需要指定学习率或动量。这几乎就好像神经网络中的每个连接都有一个单独的、可变的学习率。
关于将多线程应用于反向传播。我刚刚写了一篇关于这个主题的文章。
http://www.heatonresearch.com/encog/mprop/compare.html
基本上，我创建了一些线程并划分了训练数据，因此每个线程的数量几乎相等。我正在计算每个线程中的梯度，并在减少步骤中对它们求和。梯度如何应用于权重取决于所使用的传播训练算法，但权重更新是在关键部分完成的。
当你的训练样本比权重多得多时，代码在多线程梯度计算上花费的时间比临界区权重更新多得多。
我在上面的链接中提供了一些性能结果。它确实加快了速度!
关于java - 如何将多线程应用于反向传播神经网络训练？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1830350/
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