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图像分类_张志华_四川大学_pycharm安装与配置_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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HF使用共轭梯度算法通过曲率矢量积构造更新方向,该曲率矢量积可以在与梯度相同的时间顺序上进行计算。在本文中,我们利用此属性并研究与数据集大小无关的具有梯度和曲率小批量的随机HF。我们针对这些设置修改了Martens的HF,并集成了dropout(一种防止特征检测器共同适应的方法)以防止过度拟合。随机无Hessian优化为SGD和HF之间提供了一种中介,在分类和深层自动编码器方面均具有竞争优势实验。 为了从庞大的数据集中学习,当前的深度学习架构正在变得越来越大,这些架构需要巨大的矩阵乘法运算来在正向和反向传播步骤中训练数百万或数十亿个参数。从计算和能量的角度来看,这些操作非常昂贵。我们提出了一种新颖的技术,以减少大量训练和测试深层网络所需的计算量。我们的方法结合了自适应辍学和随机散列的最新思想,以实现最大的内积搜索,从而仅高效地选择激活率最高的节点。我们用于训练深度网络的新算法通过在更少的节点上进行操作,降低了前馈和反向传播的总体计算成本。因此,与传统算法相比,我们的算法仅需要5%的计算(乘法),而不会损失任何精度。此外,由于梯度更新非常稀疏,我们的算法非常适合异步训练,从而通过增加并
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