我们用标准的单精度的AlexNet在ImageNet训练100次。在一个NVIDIA DGX-1站上，批量大小为512需要6小时9分钟。由于LARS算法（You，Gitman和Ginsburg 2017），我们能够使用大的批量大小实现类似的精度。如果我们将批量大小增加到4096，则在一台NVIDIA DGX-1（一台机器上最快的版本）上只需要2小时10分钟。因此，在使用L...
原因是低级矩阵计算库将更有效。对于使用ImageNet训练AlexNet模型,每个GPU的最佳批量大小为512。 如果想要使用许多GPU并使每个GPU都有效,我们需要更大的批量大小。例如,如果我们有16个GPU,那么我们应该将批量大小设置为16×512 = 8192。理想情况下,如果我们固定总数量访问量,随着处理器数量的增加相应呈线性增加批量大小,...
之前我们也提到，LAMB无论是大批量还是小批量的网络都可以使用，也无需在学习率之外调试超参数。靠着这一特点，此前尤洋等人将批大小由512扩展到了65536。这也是第一次有研究用2000以上的超大批量来训练BERT。带来的提升就是迭代次数会大大降低。这让BERT-Large模型原本需要1000000次迭代才能完成预训练过程，有了LAMB...
研究人员首先将批量大小设为 512，随后不断增加计算设备数量，由于训练 ResNet-50 的 Infiniband 网络和 GPU 效率足够高，单次迭代时间可能接近常数，总训练时间会不断减少。图 2. 在一定范围内，大批量提升了系统（GPU）的处理性能。本图中的数据是 AlexNet 在 ImageNet 数据集上的训练效果，使用的 GPU 是英伟...
VGGNet拥有5段卷积,每一段内有2~3个卷积层,同时每段尾部会连接一个最大池化层用来缩小图片尺寸。每段内的卷积核数量一样,越靠后的段的卷积核数量越多:64 – 128 – 256 – 512 – 512。其中经常出现多个完全一样的3*3的卷积层堆...
512 n03109150 开瓶器, corkscrew, bottle screw 513 n03110669 号(乐器), cornet, horn, trumpet, trump 514 n03124043 靴子, cowboy boot 515 n03124170 帽子, cowboy hat, ten-gallon hat 516 n03125729 婴儿床, cradle 517 n03126707 起重机, crane 518 n03127747 头盔, crash helmet 519 n031279...
靠着这一特点，此前尤洋等人将批大小由512扩展到了65536。这也是第一次有研究用2000以上的超大批量来训练BERT。带来的提升就是迭代次数会大大降低。这让BERT-Large模型原本需要1000000次迭代才能完成预训练过程，有了LAMB加持用上大批量，只需要进行8599次迭代，这大幅缩短了预训练时间。此外，尤洋等人最近提出的在线...
靠着这一特点,此前尤洋等人将批大小由512扩展到了65536。 这也是第一次有研究用2000以上的超大批量来训练BERT。 带来的提升就是迭代次数会大大降低。 这让BERT-Large模型原本需要1000000次迭代才能完成预训练过程,有了LAMB加持用上大批量,只需要进行8599次迭代,这大幅缩短了预训练时间。
_make_layer(block, 512, layers[3], stride=2, dilate=replace_stride_with_dilation[2]) # 网络的卷积层的最后一层加入注意力机制 self.ca1 = ChannelAttention(self.inplanes) self.sa1 = SpatialAttention() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 * block....
他们在论文中说，目前快速训练深度神经网络（DNN）所遇到的瓶颈，主要是批次（batch）过小。比如说常用的批次大小是512，这就很难充分利用很多处理器的性能。但是，如果将批次增大，通常会导致结果准确率明显降低。而伯克利的研究人员在这篇论文中，使用了You, Gitman, Ginsburg, 2017提出的LARS（Layer-wise Adaptive ...