因为训练集128万多，所以常见的训练setting有256 batch size，5000 iters/epoch，这样一个epoch差不多可...
2018年6月25日,OpenAI在其Dota2 5v5中取得一定成绩后介绍,其在训练中batch size取100W,而1v1的训练batch size更是达到800W;训练时间则是以周计。腾讯内部对游戏AI一直非常重视,也面临大batch size收敛精度和低训练速度慢的问题;目前batch size超过10K则收敛不到基准精度,训练时间以天计,这对于快速迭代模型来说是...
复现论文,ImageNet1k精度一直不超过60%,2张3090#245 wangtinghao1998opened this issueMay 31, 2024· 1 comment Comments Copy link wangtinghao1998commentedMay 31, 2024 您好,首先非常感谢您提供的代码,但我这里有一个复现的问题一直解决不了 首先,我修改了您的batch_size的赋值语句,因为它会报错;同时,我还...
2018年6月25日,OpenAI在其Dota2 5v5中取得一定成绩后介绍,其在训练中batch size取100W,而1v1的训练batch size更是达到800W;训练时间则是以周计。腾讯内部对游戏AI一直非常重视,也面临大batch size收敛精度和低训练速度慢的问题;目前batch size超过10K则收敛不到基准精度,训练时间以天计,这对于快速迭代模型来说是...
AlexNet 还强调了重叠池化的作用。重叠池化实际上就是池化的 kernel size 大于 stride 的情况。这个可能更多的是实验结果吧,没有理论的依据。 4.2.5 整体结构 An illustration of the architecture of AlexNet 上图是 AlexNet 的整体结构图,就模型设计上而言,放到现在来说的话,没有太多可值得说道的内容。整体还是遵...
相比于现有方法,BNext-L 在 ImageNet-1k 上首次将二值模型的性能边界推动至 80.57%,对大多数现有方法实现了 10%+ 的精度超越。相比于来自 Google 的 PokeBNN, BNext-M 在相近参数量前提下要高出 0.7%,作者同时强调,PokeBNN 的优化依赖于更高的计算资源,如高达 8192 的 Bacth Size 以及 720 个 Epoch 的...
相比于现有方法,BNext-L 在 ImageNet-1k 上首次将二值模型的性能边界推动至 80.57%,对大多数现有方法实现了 10%+ 的精度超越。相比于来自 Google 的 PokeBNN, BNext-M 在相近参数量前提下要高出 0.7%,作者同时强调,PokeBNN 的优化依赖于更高的计算资源,如高达 8192 的 Bacth Size 以及 720 个 Epoch 的...
因为训练集128万多，所以常见的训练setting有256 batch size，5000 iters/epoch，这样一个epoch差不多...
如果我们能够充分利用超级计算机进行 DNN 训练，理论上我们可以在用5 秒钟完成 90-epoch ImageNet-1k 的ResNet-50 训练。然而，目前 DNN 快速训练的瓶颈在于算法层面。具体来说，目前的 batch size (e.g. 512) 太小，无法有效利用多处理器。因此，我们需要设计出用于可规模化的 DNN 训练的并行算法。对于大规模...
相比于现有方法,BNext-L 在 ImageNet-1k 上首次将二值模型的性能边界推动至 80.57%,对大多数现有方法实现了 10%+ 的精度超越。相比于来自 Google 的 PokeBNN, BNext-M 在相近参数量前提下要高出 0.7%,作者同时强调,PokeBNN 的优化依赖于更高的计算资源,如高达 8192 的 Bacth Size 以及 720 个 Epoch 的...