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行人检测算法_沈福利_极客学院_early stopping, dropout等_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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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,从而通过增加并行度实现近乎线性的加速。我们通过严格的实验评估证明了我们提出的算法的可扩展性和可持续性(能源效率)。 我们将双向连续递归神经网络编码器与直接发出音素流的递归神经网络解码器耦合,取代了传统上用于连续语音识别的隐马尔可夫模型(HMM
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