上一章我們訓練了一個淺層神經網絡,只要兩個隱層。但如果處理復雜的問題,例如從高分辨率圖像中識別上百種類的物品,這就需要訓練一個深度DNN。也行包含十層,每層上百個神經元,幾十萬個連接。這絕不是鬧着玩的: 首先,需要面對梯度消失(或者相對的梯度爆炸)問題,這會導致淺層很難被訓練 ...
論文:https: arxiv.org pdf . .pdf 譯文:深度神經網絡分布式訓練指引 摘要 深度學習讓人工智能領域取得了很大的進步。但是訓練這些深度學習模型需要大量的計算。單機單卡訓練ImageNet需要一周。多機分布式訓練可以極大地減少訓練時間。最近,有 個GPU的一個集群,把訓練ImageNet的時間減少到 min。本文調研分布式訓練的各種算法和技術,並且提出一個效果最好的分布式訓練 ...
2019-08-09 11:35 0 576 推薦指數:
上一章我們訓練了一個淺層神經網絡,只要兩個隱層。但如果處理復雜的問題,例如從高分辨率圖像中識別上百種類的物品,這就需要訓練一個深度DNN。也行包含十層,每層上百個神經元,幾十萬個連接。這絕不是鬧着玩的: 首先,需要面對梯度消失(或者相對的梯度爆炸)問題,這會導致淺層很難被訓練 ...
轉自:https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介紹使用Pytorch和TF進行分布式訓練,本篇重點介紹相關理論,分析為什么要進行分布式訓練。后續會從代碼 ...
的問題:(好吧,這塊受訓練水平的影響,還是借鑒另一篇博客的翻譯:神經網絡六大坑) 1,you d ...
在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡,也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現,而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元,傳入$n$個輸入,產生一個輸出,再應用於激活函數。記$n$維 ...
來了:當 GPU 的內存不夠時,如何使用大批量(large batch size)樣本來訓練神經網絡呢? ...
[源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (4) --- 網絡基礎 & Driver 目錄 [源碼解析] 深度學習分布式訓練框架 horovod (4) --- 網絡基礎 & Driver 0x00 摘要 0x01 引子 ...
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為什么要加速神經網絡,數據量太大,學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據,需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單,就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題,復雜的結構和大數據又是不能避免的,所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...