背景 作者： DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程師，開源TensorFlow Contributor 歡迎大家關注我的公眾號， 互聯網西門二少 ，我將繼續輸出我的技術干貨 在分布式訓練時，提高計算通信占比是提高計算加速比的有效手段，當網絡通信優化到一定程度時，只有通過增加每個worker上的batch size來提升計算量，進而提高計算通信占比。然而一直以來Deep Learn ...
2019-01-20 23:12 0 763 推薦指數：
這篇經典論文，甚至可以說是2015年最牛的一篇論文，早就有很多人解讀，不需要自己着摸，但是看了論文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面 ...
轉自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在進行多GPU分布式訓練時，也遇到了large batch與learning rate的理解調試問題，相比baseline的batch size，多機同步並行（之前有答案是介紹同步並行的通信框架NCCL（譚旭 ...
Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation Learning 2020-06-12 10:25:21 Paper: https://arxiv.org/abs ...
背景 特征工程是繞不開的話題，巧妙的特征組合也許能夠為模型帶來質的提升。但同時，特征工程耗費的資源也是相當可觀的，對於后期模型特征的維護、模型線上部署不太友好。2016年，微軟提出Deep Crossing模型，旨在解決特征工程中特征組合的難題，降低人力特征組合的時間開銷，通過模型自動學習特征 ...
說實話，這篇paper看了很久，，到現在對里面的一些東西還不是很好的理解。 下面是我的理解，當同行看到的話，留言交流交流啊！！！！！ 這篇文章的中心點：圍繞着如何降低 internal covariate shift 進行的， 它的方法就是進行batch normalization ...
內容： 本文主要是參考論文：On optimization methods for deep learning，文章內容主要是筆記SGD（隨機梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共軛梯度法）三種常見優化算法的在deep learning體系中的性能。下面是一些讀完的筆記 ...
covariate shift”，由於每一層的分布不一樣，就會導致訓練很慢 梯度消失和梯度爆炸：深度網絡中微小 ...
1，Introduction 當你想訓練好一個神經網絡時，你需要做好三件事情：一個合適的網絡結構，一個合適的訓練算法，一個合適的訓練技巧： 合適的網絡結構：包括網絡結構和激活函數，你可以選 ...
