表 2：ImageNet/ResNet-50 训练的 GPU 扩展效率。论文：ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds 论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1811/1811.05233.pdf 摘要：由于大规模批量训练的不稳定性和梯度同步的开销，将分布式深度学习扩展至 GPU 集群级颇具挑战。我们通过批量控制来解决大规模批量训...
如表 2 所示,他们最终使用 1088 块 Tesla V100 GPU 实现了 91.62% 的 GPU 扩展效率。 表2:ImageNet/ResNet-50 训练的 GPU 扩展效率。 论文:ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds 论文地址:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1811/1811.05233.pdf 摘要:由于大规模批量训练的不稳定性和梯度同步的...
论文:ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds 论文地址:arxiv.org/ftp/arxiv/pap 摘要:由于大规模批量训练的不稳定性和梯度同步的开销,将分布式深度学习扩展至 GPU 集群级颇具挑战。我们通过批量控制来解决大规模批量训练不稳定的问题,用 2D-Torus all-reduce 来解决梯度同步的开销。具体来说,2D-Torus all...
地址在这里:https://github.com/sony/nnabla 最后,附上这篇224秒训练ImageNet/ResNet-50: ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds —完— 欢迎大家关注我们的专栏:量子位 - 知乎专栏 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者,工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们! 相关细节,请在量子位公众号...
224秒!ImageNet上训练ResNet-50最佳战绩出炉,索尼下血本破纪录 索尼大法好。 索尼自己说。 刚刚,索尼在arXiv上发文宣布:他们用224秒在ImageNet上完成了ResNet-50训练,没有明显的准确率损失。 而且训练误差曲线与参考曲线非常相似。最大的mini-batch size可以增大到119K而没有明显的准确率损失,不过进一步增大到136...
ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds https://arxiv.org/abs/1811.05233 —完— 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者,工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们!相关细节,请在量子位公众号(QbitAI)对话界面,回复“招聘”两个字。
ResNet-50 训练 ImageNet 128 万张图片 90 个 epoch 可以达到 76.5% 的 Top-1 精度,用一块 V100 的 GPU 需要大概1天多的时间,而各大厂都分别施展了各自的大规模分布式训练大法来缩短该标杆的训练时间。腾讯机智团队在2018年7月在ImageNet数据集上,用4分钟训练好AlexNet,6.6分钟训练好ResNet50,创造了当时AI...
ResNet-50 训练 ImageNet 128 万张图片 90 个 epoch 可以达到 76.5% 的 Top-1 精度,用一块 V100 的 GPU 需要大概1天多的时间,而各大厂都分别施展了各自的大规模分布式训练大法来缩短该标杆的训练时间。腾讯机智团队在2018年7月在ImageNet数据集上,用4分钟训练好AlexNet,6.6分钟训练好ResNet50,创造了当时AI...
《ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds》H Mikami, H Suganuma, P U-chupala, Y Tanaka, Y Kageyama [Sony Corporation] (2018)O网页链接view:O网页链接 长图 90 14 ñ16 2018-11-15 05:06来自微博 weibo.com û
另外论文中还对不同的train size以及test size做了详细地实验,如下图所示(右图是finetune后的结果),不如当采用128训练时,然后采用224进行finetune,Top-1 Acc可达77.1%,这超过了原始的ResNet50的224训练结果,但采用128训练成本更低。 靠着FixRes这个简单的技巧,Facebook分别两次超越ImageNet数据集上的SOTA:FixResNe...