論文筆記：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解決什么問題（What） 分布不一致導致訓練慢：每一層的分布會受到前層的影響，當前層分布發生變化時，后層網絡需要去適應這 ...
原文：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，作者還使用了幾種花里胡哨的技術，包括動量修正 momentum correction 本地梯度裁剪 local gra ...
2020-05-24 18:33 0 1221 推薦指數：
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2017-ICLR End-To-End Optimized Image Compression論文筆記
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