【文章推荐】MLHPC 2016 | Communication Quantization for Data-parallel Training of Deep Neural Networks

原文：MLHPC 2016 | Communication Quantization for Data-parallel Training of Deep Neural Networks

本文主要研究HPC上进行数据并行训练的可行性。作者首先在HPC上实现了两种通信量化算法 Bit SGD以及阈值量化，然后提出了自适应量化算法以解决它们的缺点。此外，发挥出量化算法的性能，作者还自己实现了一个Allreduce算法。 Bit SGD可以实现良好的重构和较低的误差，但与阈值量化相比，它的计算开销更大，并且压缩率不能达到倍以上。阈值量化速度很快，但是不同的模型需要设置不同的阈值，而且 ...

2020-04-12 21:08 6 342 推荐指数：

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Quantization aware training 量化背后的技术——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

1，概述　　模型量化属于模型压缩的范畴，模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小，加速模型的推断速度（除了压缩之外，一些模型推断框架也可以通过内存，io，计算等优化来加速推断）。　　常见的模型压缩 ...

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

本文作者为：Xavier Glorot与Yoshua Bengio。本文干了点什么呢？第一步：探索了不同的激活函数对网络的影响（包括：sigmoid函数，双曲正切函数和softsign y = ...

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

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LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 论文阅读

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【论文考古】联邦学习开山之作 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, “Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data ...

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第三周（Shallow neural networks）—— 3.Programming Assignment : Planar data classification with a hidden layer

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. ...

《Population Based Training of Neural Networks》论文解读

很早之前看到这篇文章的时候，觉得这篇文章的思想很朴素，没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章，都会提到这个算法，比如第一视角多人游戏(Quake ...

ICLR 2018 | Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training

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原文：MLHPC 2016 | Communication Quantization for Data-parallel Training of Deep Neural Networks

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