原文:【論文考古】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)。   常見的模型壓縮算法有:量化,剪枝,蒸餾,低秩近似以及緊湊模型設計(如mobileNet)等操作。但在這里有些方法 ...

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

GD參考: https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD參考:https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 關於SGD,博主的第二個問題 ...

Sun Oct 21 01:17:00 CST 2018 0 836
邏輯回歸:使用SGD(Stochastic Gradient Descent)進行大規模機器學習

Mahout學習算法訓練模型 mahout提供了許多分類算法,但許多被設計來處理非常大的數據集,因此可能會有點麻煩。另一方面,有些很容易上手,因為,雖然依然可擴展性,它們具有低開銷小的數據集。這樣一個低開銷的方法是隨機梯度下降(SGD)算法,Logistic回歸。該算 ...

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