对于批量大小为32K的AlexNet，我们将算法缩放为512 KNL芯片（约32K处理器或内核）。每个KNL的批量大小是64，所以整体批量大小是32678。我们在24分钟内完成了100 epoch的训练。据我们所知，这是使用ImageNet训练Alex最快的速度，也创下了世界纪录。总体比较见表7。当前使用ResNet-50进行ImageNet训练的最低预算 Face...
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...
["n03100240", "convertible"], "512": ["n03109150", "corkscrew"], "513": ["n03110669", "cornet"], "514": ["n03124043", "cowboy_boot"], "515": ["n03124170", "cowboy_hat"], "516": ["n03125729", "cradle"], "517": ["n03126707", "crane"], "518": ["n03127747"...
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512 n03109150 开瓶器, corkscrew, bottle screw513 n03110669 号(乐器), cornet, horn, trumpet, trump514 n03124043 靴子, cowboy boot515 n03124170 帽子, cowboy hat, ten-gallon hat516 n03125729 婴儿床, cradle517 n03126707 起重机, crane518 n03127747 头盔, crash helmet519 n03127925 木箱, ...
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...
语义分割:作者使用UperNet和Mask2Former方法在512^2分辨率下训练ImageNet-1K预训练的TransNeXt,进行了160k次迭代,并在ADE20K上评估其语义分割性能。在UperNet方法中,如图1所示,作者的TransNeXt在各方面都表现出全面的优越性。 在所有大小上都超过了以前的方法。作者的TransNeXtBase甚至超过了ConvNeXt-B(mIoU 52.6),它...
提出了小型视觉Transformer模型TinyViT,预训练蒸馏后的21M模型在ImageNet上达到了84.8%的准确率,在512分辨率下达到了86.5%的准确率。 三、方法 该论文提出了快速预训练蒸馏方法,并且设计了新的小型视觉Transformer模型。该蒸馏方法预先保存了图像增广信息和教师模型的稀疏输出,在蒸馏阶段复用保存的数据,不需要再对教师模型...