AI訓練速度嚴重阻礙其發展減少迭代次數助

来源:梅河口游戏门户站 2019-12-09

【】在一篇新的论文中,出现了一种同新技术减少迭代次数的概念它在保證準確性的條件下,將深度學習絡的訓練時間縮短了60%论文的作者表示,这可能会致使应用出现一些新的发展由于人工智能的训练速度一直是业界关注的关键问题,特别是在计算机视觉领域

深度学习

北卡罗莱纳州立大学计算机科学发言人表示,人工智能工具发展面临的最大挑战是缩短对其计算能力的训练时长、保证深度学习络识别的准确性和应对与应用程序相关数据模式的方式因此,他们提出了一种加速该过程的方法,他们将其称为自适应深度重用且该方法已被证实可以在不下降准确率的情况下,将训练时间减少至69%

新技术通过减少迭代次数与辨认用于训练的数据点之间的相似性,使计算机视觉人工智能络模型受益训练一个较为完善的深度学习络需要将一个数据样本分解成连续的数据点,这个过程始于将数字图像分割成相邻的像素块,每一个数据块都会通过一组计算过滤器运行然后,数据块将通过其他过滤器集运行结果为了对深度学习络进行微调,络可能会在数百个时代运行相同的数据集

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