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...
尽管如此,辛顿与他的研究生,亚历克斯·克里切夫斯基和伊尔亚·苏茨克维(Ilya Sutskever),还是为AlexNet项目拿到了一对Nvidia GTX 580 GPU——每个GPU都有512个执行单元,帮助两个研究生能以比使用CPU快数百倍的速度训练神经网络。 借助神速计算,他们训练更大规模的模型,并在更多训练图像上开展工作;此外,GPU也为处理庞大...
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...
CNN需要归一化吗 imagenet归一化 归一化一般是用来消除不同特征之间量纲差异的技巧,在传统ML中,把数据丢入某个模型前都会进行这样的操作,不过经常是整个数据集,DL中批量归一化倒是有点不同;残差网,2015年ImageNet竞赛的冠军模型,用跳跃连接的技巧很好地解决了超深网络所拥有的的退化问题。 批量归一化 目标 利用小...
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,...
在 AlexNet 上,当批量大小为 32k 时,研究人员将算法扩展到 512 个 KNL 芯片(约 32,000 个处理器核心)。每个 KNL 的批量大小为 64,所以总批量大小为 32678。最终,UC Berkeley 实现了 24 分钟训练 100 个 epoch 的成绩,这也是目前业内最佳的成绩。
["n03100240", "convertible"], "512": ["n03109150", "corkscrew"], "513": ["n03110669", "cornet"], "514": ["n03124043", "cowboy_boot"], "515": ["n03124170", "cowboy_hat"], "516": ["n03125729", "cradle"], "517": ["n03126707", "crane"], "518": ["n03127747"...
this->layer4 = torch::nn::Sequential(_make_layer(512, layers[3], 2)); // stride=2, scale/2. channels double this->fc = torch::nn::Linear(512 * this->expansion, num_classes); register_module("conv1", conv1); register_module("bn1", bn1); ...
(512,1024,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(inplace=True))# 添加average池化层self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)# 添加全连接层self.fc=nn.Linear(1024,1000)defforward(self,x):x=self.conv_layers(x)x=self.avg_pool(x)x=x.view(x.size(0),-1)x=self.fc(x)...
Decoder Design从Table1a与Table1b可以看到:解码器的设计可以非常灵活。总而言之,默认解码器非常轻量,仅有8个模块,维度为512,每个token的计算量仅为编码的9%。 Mask TokenMAE的的重要设计:在编码阶段跳过掩码token,在解码阶段对其进行处理。Table1c给出了性能对比,可以看到:编码器使用掩码token则会导致性能下降。