这里使用top-k以后，梯度是选择性的传递到不同的专家网络。所以这个运算本身并没有产生梯度变化。所以其不可导对训练没有影响。对于value, indices = topk(inputs, k)而言，它对value是可微的，对indices是不可微的。对前者而言，在反向传播的时候直接将梯度顺着选定的indicesscatter回去就行
Top-K挑选在数学上确实带来了不连续、不可导的部分，但在实际的MoE训练中，人们往往通过以下方式让梯度...
Top-k压缩机在联邦学习中被广泛应用,以减少通信开销并提高效率。通过选择合适的k值,可以在减小梯度更新的大小的同时,仍保留足够的重要信息,以确保全局模型的准确性和性能。
2) Adaptive: 对全图所有像素点的变化量进行排序,保留变化量之和大于全图变化量之和一定比例的点。 3) Cascade: 先用top 200训练,结束后根据每张图的分数 设置不同的K,分数低的设置更高的K。 6. 总结 1)比赛带给我的一些思考: 对抗攻击算法最大化loss的过程中,能自动寻找出对结果影响最大(梯度最大)的pixe...
实操部分包括DeePMD软件的进阶使用与补充讲解,包括多GPU并行训练,LAMMPS以多GPU并行方式运行机器学习力场模型,使用Python代码快速可视化机器学习力场模型在等变与不变设计上的区别,使用多种机器学习的降维方法结合K-Means聚类从分子模拟轨迹中...
导师团队建议学员积极冲刺上交安泰、复旦经院等顶尖院校的热门项目,以及北大国际法这类跨保项目,并在此基础上精心制定了包含冲刺-稳妥-保底等不同梯度的院校选择方案,形成了详尽的个性化辅导方案和定位报告,有力拓宽了学员的选择空间,更让...
模型训练:DNN的权重更新主要依赖于反向传播算法和梯度下降优化算法。在训练过程中,通过计算损失函数关于权重的梯度,再利用梯度下降或其他优化策略,逐步调整权重值,以达到最小化损失函数的目的。 优点:DNN凭借其强大的特征学习和表示能力,能够有效学习输入数据的复杂特征,并精确捕捉非线性关系,使其在各种任务中表现出色。
本发明公开了一种支持任意序列长度的高性能Top‑k筛选系统及方法。该系统包括:互异寄存器阵列,用于存入需要进行数据大小对比的数据序列分段;枢纽选择寄存器阵列,用于指示当前数据大小对比轮次中,对应的互异寄存器阵列中的数据能否作为枢纽;枢纽单元,用于提供枢纽选择集合,或者根据累加器提供的上一数据大小对比轮次的统计结果...
K-S 或 Kolmogorov-Smirnov 图衡量分类模型的性能。 更准确地说,K-S是正负分布分离程度的度量。 如果分数将总体分为两个单独的组,其中一组包含所有正样本,另一组包含所有负样本,则 K-S 为 100。 另一方面,如果模型无法区分阳性和阴性,那么就好像模型从总体中随机选择案例。 K-S 将为 0。在大多数分类模型中...
10机器学习算法包括:分类提升(CatBoost)、决策树、梯度提升机(GBM)、k-最近邻(KNN)、轻梯度提升机(LightGBM)、神经网络(NN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)。 √模型性能评估 研究团队使用AUC值、DCA和校准曲线评估预测模型的性能,结果显示,纳入SHR后,模型的预测性能显著提升,AUC值有所增...