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多元线性回归_陆永剑_中国科学院大学_卷积神经网络算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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训练和推理的工作量。 分布推断很简单,因为我们要处理的每个输入示例都可以由单独的机器运行。这称为数据并行性。 还可以获取模型并行性,其中多台机器在一个数据点上一起工作,而每台机器运行的是模型的不同部分。这对于推理和训练都是可行的。 训练期间的数据并行性要难一些。我们可以增加用于单个SGD步骤的最小批量的大小,但是就优化性能而言,通常我们得到的收益少于线性收益。最好让多台机器并行计算多个梯度下降步骤。不幸的是,梯度下降的标准定义是一个完全顺序的算法:步骤t的梯度是步骤t-1产生的参数的函数。 这可以使用异步随机梯度下降法解决(Bengio等,2001; Reckt等,2011)。在这种方法中,几个处理器内核共享代表参数的内存。每个内核不带锁地读取参数,然后计算梯度,然后不带锁地递增参数。这减少了每个梯度下降步骤产生的平均改进量,因为某些核心相互覆盖了进度,但是步骤生产率的提高导致学习过程总体上更快(Dean等人,2012年)。开创了这种无锁梯度下降方法的多机实施方式,该方法由参数服务器管理而不是存储在共享内存中,分布式异步梯度下降仍然是训练大型深度网络的主要策略,行业主要的深度学
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