...述两种压缩情况都不会降低模型预测的精度。当前的训练方法有不足之处压缩模型而不丢失其较精确度意味着在训练好的模型中有严重的冗余，这说明当前的训练方法有不足之处。为了解决这个问题，我和来自NVIDIA的JeffPool、百...
...脸识别[6]，字符识别[7]等各种问题。但并没有成为主流的方法，其原因主要是梯度消失问题、训练样本数的限制、计算能力的限制3方面因素。梯度消失的问题在之前就已经被发现，对于深层神经网络难以训练的问题，文献[8]进...
...的一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法。迭代次数迭代次数是指整个训练集输入到神经网络进行训练的次数。当测试错误率和训练错误率相差较小时，可认为当前的迭代次数是合适的，否则需继续增大迭...
...bool ALModule::isRunning(const int& id); 确定被一个‘post’创建的方法是否还在运行。(注：post可能类似于一个线程池管理员，方法的编号可能类似于线程号)。 params: id - 被post所返回的函数的编号 return: true表示该方法正在被执行，false...
...到arvixhttps://arxiv.org/abs/1411.4038主要贡献：将端到端的卷积网络推广到语义分割中；重新将预训练好的Imagenet网络用于分割问题中；使用反卷积层进行上采样；提出了跳跃连接来改善上采样的粗糙程度。具体解释：本文的关键在于...
...解决，现在可以使用随机梯度下降（SGD）加上反向传播的方法训练一个数十层的网络至收敛。然而，另一个拦路虎来袭——退化（degradation）问题。随着网络深度的增加，准确率趋向于饱和，然后迅速下降。让人出乎意料的是，...
...和无监督学习之间的区别。它使用专为监督学习而设计的方法，但它不需要单独的教学信号。 无记忆模型是完成这项任务的标准方法。具体而言，自回归模型可以使用延迟打拍的方法从固定数量的前一项中预测下一项，并且前...
...正确是非常重要的。通常，你需要找到一些可视化结果的方法。如果是图像数据，那么这很简单，动画数据也不需要很麻烦就能可视化。但如果是其他类型的数据，你必须找到能够检查结果的方法，以确保在预处理、训练和推断...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Object
ernest
岳光
史占广
阿罗
