在联邦学习中,"Top-k压缩机"(Top-k compressor)是一种用于压缩和传输梯度更新的算法。它被设计用于减小梯度更新的大小,从而减少在联邦学习中传输梯度所需的通信开销。 在传统的联邦学习设置中,参与方(例如设备或客户端)将本地模型的梯度计算结果发送给中央服务器进行聚合,以更新全局模型。然而,直接传输梯度可能会导...
top-k选取梯度的绝对大小前k%个数目用来进行通信聚合,作为典型的稀疏化方法代表,也潜藏着损害测试精准度的风险。对于传统的使用固定压缩比的top-k方法而言,如果这个固定压缩比值小,即k值小,测试精准度与梯度未压缩的方法相比可能会下降,否则可能会由于梯度排序操作的高计算成本而延长训练时间。 5.分布式深度神经网络的...
本文提出了一种新的量化框架来学习针对Top-K推荐的二值化图表征,实验结果表明,该模型性能相比最先进的基于量化的推荐系统提高了约22%∼40%。 点击关注@搜广推Daily,第一时间看到最优质、最前沿的搜索、广告、推荐等AI工作~ 注:文末附【搜索广告推荐】交流群 ...
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图像领域的老大哥，ResNet就是用来解决“网络太深，梯度消失”的问题的。工业界里，这玩意儿已经成了标准...
在XY坐标系中,r为计算域内任意点x与其支持域内任意点x'间的距离,k为与光滑函数有关的比例系数,kh表示光滑域的半径。 View Download Figure 1 Smoothed particle hydrodynamics (SPH) computational domain discretisation and particle support domains 式(1)和式(2)可写为以下离散形式(即粒子求和近似表达式[23])...
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核心解读:cvpr2016最佳论文奖,ImageNet当年的冠军。论文提出的残差连接几乎可以在每一个CNN中看到身影。网络的深度是提高网络性能的关键,但是随着网络深度的加深,梯度消失问题逐渐明显,甚至出现退化现象。所谓退化就是深层网络的性能竟然赶不上较浅的网络。 本文提出残差结构,当输入为x时其学习到的特征记为H(x),现在希...
数据随机增强。数据预处理时,除了默认的随机压缩裁剪,随机翻转,还提供了很多随机增强的方法。包括:图片色彩变换,亮度变换,饱和度变换,仿射变换,随机遮挡等等。随机增强可以提升模型的鲁棒性。有利于提升模型的精度。 accumulation_steps 梯度累计步数。模拟大batch size。主要用于模型较大,batch_size较小时,可以累积多步的...
TOPTRON TOP-ADUIO 3201音乐教室审听矩阵主机,32进1出带音频(自动切换)(单路信号输入自动检测切换,多路信号输入时,自动跳转到最后接入的一路。多种控制方式,适合于会议工程及投影大屏等工程显示切换) 带RS232控制 ,面板按键控制,红外控制。 AC80~260V宽幅电源输入,可以适应各种环境,功能强大,工程首选。 自动识别并...