关键词: 神经网络, MapReduce、， 输入分片, 收敛

摘要：在使用MapReduce对BP神经网络进行训练的过程中，它与当前中间权重矩阵的收敛性是通过特定地图任务节点上的样本数据切片得到的。因此，BP网络很难收敛到整个训练样本集。提出了一种基于样本切片中断的MapReduce训练BP网络的方法。在对整个训练样本数据进行系统采样的基础上，可以为每个训练图任务生成新的输入切片。这些示例切片用于特定的地图任务，作为未来培训中的新输入。此外，为了加快地图训练任务的局部收敛，在未来的训练中，将全局误差最小的中间矩阵作为初始权值矩阵。在Hadoop集群上的实验结果表明，该方法可以提高使用MapReduce进行BP神经网络训练的效率。

关键词： 神经网络， MapReduce、， 样本切片， 汇聚