一种基于参数动态化的模型训练加速方法

本发明属于模式识别、机器学习、人工智能技术领域，且公开了一种基于参数动态化的模型训练加速方法，该模型训练加速方法步骤为：步骤一，数据读取；步骤二，梯度更新；具体步骤为：S1，数据收集与预处理；S2，参数规范化；S3，范数调整；S4，频次加权裁剪阈值；S5，梯度规范化；S6，计算最终裁剪阈值；S7，梯度裁剪；S8，参数更新。本发明不增加硬件资源、不需手动调参，并且保证模型效果持平的情况下，进一步提升模型训练速度，采用基于一种梯度自动裁剪的方式，保证扩大批次的数据量不会降低模型效果，并且极大地提升模型的训练速度和策略迭代速率，从而提高模型的时效性和策略迭代速率。