原文:【论文考古】量化SGD QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding

D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, QSGD: Communication Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding, Advances in Neural Information Processing Systems, vol. , , Access ...

2022-03-08 19:59 0 1305 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)。   常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作。但在这里有些方法 ...

Wed Dec 18 19:16:00 CST 2019 0 6218
SGD、GD

GD参考: https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD参考:https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 关于SGD,博主的第二个问题 ...

Sun Oct 21 01:17:00 CST 2018 0 836
逻辑回归:使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦。另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集。这样一个低开销的方法是随机梯度下降(SGD)算法,Logistic回归。该算 ...

Tue Sep 03 23:29:00 CST 2013 0 13593
 
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