【文章推薦】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上進行數據並行訓練的可行性。作者首先在HPC上實現了兩種通信量化算法 Bit SGD以及閾值量化，然后提出了自適應量化算法以解決它們的缺點。此外，發揮出量化算法的性能，作者還自己實現了一個Allreduce算法。 Bit SGD可以實現良好的重構和較低的誤差，但與閾值量化相比，它的計算開銷更大，並且壓縮率不能達到倍以上。閾值量化速度很快，但是不同的模型需要設置不同的閾值，而且 ...

2020-04-12 21:08 6 342 推薦指數：

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

1，概述　　模型量化屬於模型壓縮的范疇，模型壓縮的目的旨在降低模型的內存大小，加速模型的推斷速度（除了壓縮之外，一些模型推斷框架也可以通過內存，io，計算等優化來加速推斷）。　　常見的模型壓縮 ...

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

本文作者為：Xavier Glorot與Yoshua Bengio。本文干了點什么呢？第一步：探索了不同的激活函數對網絡的影響（包括：sigmoid函數，雙曲正切函數和softsign y = ...

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...

LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 論文閱讀

摘要　　雖然權重和激活量化是深度神經網絡（DNN）壓縮的有效方法，並且具有很多利用bit操作來提高推理速度的潛力，但在量化模型和完整模型之間的預測精度方面仍存在明顯差距。為了解決這個差距 ...

【論文考古】聯邦學習開山之作 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 ...

課程一(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》論文解讀

很早之前看到這篇文章的時候，覺得這篇文章的思想很朴素，沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章，都會提到這個算法，比如第一視角多人游戲(Quake ...

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

為了降低大規模分布式訓練時的通信開銷，作者提出了一種名為深度梯度壓縮(Deep Gradient Compression, DGC)的方法。DGC通過稀疏化技術，在每次迭代時只選擇發送一部分比較“重要”的梯度元素，以達到降低整個訓練過程通信量的目的。為了保證使用DGC后模型的精度，作者還使用了幾種 ...

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

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