这样是不对的,没有上传的维度肯的部分误差肯定是非常大的,需要算进去。第二点是,只做了TOP-1,其实可以扩展到TOP-K。但可能那样做的话,他的误差分析就可能容易暴露出问题。而且K需要进行探究怎么取,这些并不好做。 2024-06-24 13:53 1 我是一只小coder...
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。
而主策略的参数反向传播会参与到CFN的训练,主策略的梯度是利用REINFORCE进行训练的。 对于主策略训练,由于我们的目标是取前k个item作为推荐,这个时候我们的目标为: maxΘEτ∼Πθ[∑tr(st,At)] At 为选择的行为空间,产生k个item, At∼Π(|st)。 我们假设奖励为每个不重复行为项的和,即有: Rt=∑at...
本发明公开了基于Topk的支持复杂网络状况的自适应分布式梯度压缩方法,包括各分布式节点运行深度神经网络学习模型,完成梯度计算过程,保存当前轮数的训练精准度;运用事先部署于各分布式节点的自适应梯度压缩算法针对不同的网络状况产生压缩率调整决策;针对产生的压缩率调整决策,在各个分布式节点中自适应改变当前梯度压缩率;分布...
1.本发明属于分布式机器学习技术领域,具体涉及基于top-k的支持复杂网络状况的自适应分布式梯度压缩方法。 背景技术: 2.随着计算机硬件(gpu)的快速发展,深度学习迎来了复兴浪潮,其可被广泛应用于自然语言,图像识别,情感分析等多方面技术处理。但是由于普通的深度神经网络包含百万至千万量级的参数设置,因此在模型训练时需要...
「排名能力下降」排名能力作为 Top-K 推荐的基本衡量标准,是主要工作目标。 除了数值量化中不可避免的特征损失之外,之前的工作进一步忽略了由全精度和二值化嵌入推断出的隐藏知识的差异。 然而,这种隐藏的知识对于揭示用户对不同项目的偏好至关重要,失去这些可能会因此导致排名能力下降和次优模型学习。 「梯度估计不准...
GPT生成过程中的Top_p和Top_k 一、背景 GPT生成的代码中,往往有很多需要设置的参数,例如top_p、top_k等。下面介绍一下这些参数意义和提出的原因。 二、Top_K top_k是一个经典的方法,表示从候选的K个值中选择一个。在GPT生成的过程中也是类似的问题。选取K个tokens,哪些tokens的概率最高。然而Top_K存在一些...
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pixels,无需手动画patch,这与一些基于梯度的可视化方法如Grad-CAM很相似。因此对抗攻击鲁棒性、模型可解释...
本发明为基于top‑k的通信高效联邦学习的异构软件缺陷预测算法;该方法步骤如下:所有参与方将收到的全局参数进行解码,利用解码后的全局模型梯度参数与各自缺陷数据基于胶囊神经网络(CapsNet)进行本地训练,更新本地模型;各参与方利用高斯差分隐私对本地模型梯度参数进行加密;加密后的梯度参数进行稀疏二值压缩;将非零元素...
为此,我们可以使用梯度上升来计算第6个索引处(即label = 5) (p)相对于输入x的预测的梯度。 为了在代码中做到这一点,我们将输入x作为参数输入到神经网络,选择第6个预测(因为我们有标签:0,1,2,3,4,5,…),第6个索引意味着标签“5”。 视觉上这看起来像: ...