从表中可以看出，随着技术、算力的发展，在 ImageNet 上训练 ResNet-50 的速度被不断刷新。日本 Perferred Network 公司的 Chainer 团队曾在 15 分钟训练好 ResNet-50；2018 年 7 月，腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上，仅用 6.6 分钟就可以训练好 ResNet-50，创造了 AI 训练世界新纪录。这...
从表中可以看出,随着技术、算力的发展,在 ImageNet 上训练 ResNet-50 的速度被不断刷新。日本 Perferred Network 公司的 Chainer 团队曾在 15 分钟训练好 ResNet-50;2018 年 7 月,腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上,仅用 6.6 分钟就可以训练好 ResNet-50,创造了 AI 训练世界新纪录。这一次,训...
从表中可以看出,随着技术、算力的发展,在 ImageNet 上训练 ResNet-50 的速度被不断刷新。日本 Perferred Network 公司的 Chainer 团队曾在 15 分钟训练好 ResNet-50;2018 年 7 月,腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上,仅用 6.6 分钟就可以训练好 ResNet-50,创造了 AI 训练世界新纪录。这一次,训...
通过这种策略,整个训练过程可以做到显式的 teacher-free,该方法的特点是既快(16%/30% 以上训练加速,对于集群上数据读取缓慢的缺点尤其友好),又好(使用 ResNet-50 在 ImageNet-1K 上不使用额外数据增强可以达到 80.1% 的精度)。 首先我们来回顾一下普通的知识蒸馏结构是如何工作的,如下图所示: 知识蒸馏框架包...
resnet50 imagenet top5精度 resnet50参数数量,需要的第三方库:pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写参照ResNet网络结构进行构建(如下图),其中18层和34层每层主分支采用的卷积核个数与本层最后采用的卷积核个数相等,可共用同一个类进行编写;50、10
情况是这样的,腾讯今年6月的“4分钟训练ImageNet”,指的是AlexNet网络;而上面列出的,是训练ResNet-50网络需要的时间和达到的准确率。 插播一个花絮,上表中腾讯公司的Xianyan Jia,现在已经供职于阿里巴巴了…… 当然,索尼也是下了血本。为了达到这个成绩,动用了更多的GPU。不过索尼自己也说,他们的方法也能更有效的...
△在ImageNet/ResNet-50上训练的GPU规模效率 如上表所示,当索尼使用1088个GPU时,规模效率超过90%。腾讯之前的工作中,使用1024个Tesla P40,GPU的规模效率为87.9%。 索尼表示,他们的互联方案能基于更快(Tesla V100)和更多的GPU,实现更高的GPU规模效率。
ResNet 是2015年由微软实验室提出,斩获当年ImageNet中分类任务的第一名,目标检测第一名。获得coco数据集中目标检测第一名,图像分割第一名。 二、网络中的亮点 1.超深的网络结构(突破1000层) 2.提出residual模块 1.Residual出现的原因 在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是通过将一系列卷积层与下采样层进...
在ImageNet上使用81,920 mini-batch,74.7秒内就训练好 ResNet-50,达到了75.08%验证准确度。 具体方法 根据论文介绍,具体的研究方法分为3个部分,准确率提升、框架优化以及通信优化(Communication Optimizations) 关于准确率提升,其使用了通常用于深度学习优化的随机梯度下降(SGD)。当使用 large mini-batch 训练时,SGD...
表1:ResNet-50 模型在 ImageNet 数据集上使用多个学习率规则的情况。 3.2 使用 AlexNet 训练 ImageNet 3.2.1 学习率的线性缩放和预热策略 我们使用批量为 512 的 BVLC-AlexNet 作为我们的基线,在 100 个 epoch 中实现了 0.58 的准确度。在该实验中,我们使用多个学习率规则。基本的学习率是 0.01,而多个规则的...