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BOB注册首页 幼模型大趋势!Google挑出两个模型:体积降低7倍,速度升迁10倍

发布日期:2021-10-15 16:55    点击次数:57

    

随着神经网络模型和训练数据周围的添长BOB注册首页,训练效率正成为深度学习的一个主要焦点。

GPT-3在幼样本学习中外现出不凡的能力,但它必要行使数千个GPU进走数周的训练,所以很难重新训练或改进。

相逆,倘若能够设计出更幼、更快、但更实在的神经网络会怎样?

Google就挑出了两类始末神经架议和基于模型容量和泛化性的原则性设计手段得到的神经网络模型用图像识别。

第一个是ICML2021上挑出的EfficientNetV2,主要由卷积神经网络构成,旨在为相对较幼的数据集挑供更快的训练速度。

EfficientNetV2基于以前的EfficientNet架构,为了改进原有的手段,Google钻研团队体系地钻研了当代模型TPU/GPU上的训练速度瓶颈,有几个发现:

1、行使专门大的图像进走训练会导致更高的内存行使率,从而导致TPU/GPU上的训练速度清淡较慢;

2、普及行使的深度卷积在TPU/GPU上效率矮下,由于它们的硬件行使率较矮;

3、常用的uniformcompoundscaling将卷积网络的每个阶段平均放大,但这并不是最优手段。

为晓畅决这些题目,钻研人员挑出了一栽面向训练感知的神经架构搜索,其中训练速度也包含在优化现在的中,并且行使一栽以非均匀手段在分别阶段进走缩放,模型代码也已开源。

文章的第一作者是MingxingTan,

训练感知NAS的架构基于之前的平台感知platform-awareNAS,但与原手段主要关注推理速度分别,训练感知NAS同时优化模型精度、模型大幼和训练速度。

模型还扩展了原首搜索空间以包含更众对添速器有利的操作,例如FusedMBConv始末删除不消要的操作简化搜索空间。

由此产生的EfficientNetV2网络在一切以前的模型上都实现了更高的实在性,同时速度更快,体积缩短了6.8倍。

为了进一步添快训练过程,钻研人员还挑出了一栽添强的渐进学习手段,该手段在训练过程中逐渐转折图像大幼和正则化幅度。

渐进式训练已用于图像分类、GANs和说话模型,并取得了不错的成果。该手段偏重于图像分类,但与以前的手段分别的是,之前的手段清淡以精度换取更高的训练速度,它能够略微挑高精度,同时隐微缩短训练时间。

改进手段的关键思维是按照图像大幼自体面地转折正则化强度,如dropout的概率或数据添强水平。对于相通的网络,较幼的图像大幼导致网络容量较矮,BOB注册首页所以必要弱正则化;逆之亦然较大的图像大幼必要更强的正则化防止太甚拟相符。

在ImageNet和一些迁移学习数据集上例如CIFAR-10/100、Flowers和Cars评估EfficientNetV2模型。在ImageNet上EfficientNetV2隐微优于以前的模型训练速度挑高了约5-11倍模型尺寸缩短了6.8倍实在率异国任何降低。

第二类是CoAtNet一栽结相符了卷积和自仔细的同化模型其现在的是在大周围数据集上实现更高的精度如ImageNet21。

固然EfficientNetV2照样是一个典型的卷积神经网络但近来对视觉Transformer的钻研外明基于仔细的Transfomer模型在JFT-300M等大周围数据集上的性能优于卷积神经网络。

受这一不益看察终局的启发钻研人员进一步将钻研周围扩展到卷积神经网络之外以期找到更快、更实在的视觉模型。

钻研者体系地钻研如何结相符卷积和自仔细力开发用于大周围图像识别的迅速实在的神经网络。做事终局基于一个不益看察结论即卷积由于其归纳过错。

始末结相符卷积和自仔细力得到的同化模型能够实现更益的泛化和更大的容量。

深度卷积和自仔细力能够始末浅易的相对仔细力自然地同一首并且垂直堆叠卷积层和仔细力层能够同时考虑到每个阶段所需的容量和计算能力从而挑高泛化性、容量和效率。

在CoAtNet架构中给定大幼为HxW的输入图像最先在第一个stem阶段主要采用具有relativeself-attention的Transformer块。与之前ViT中的Transformer块分别这边行使阶段之间的池化相通于FunnelTransformer。末了吾们分类头生成类别展望概率。

CoAtNet模型在许无数据集取得了可不益看的收入。

钻研人员还在大周围JFT数据集上评估了CoAtNets。为了达到相通的实在度现在的CoAtNet的训练速度比以前的ViT模型快4倍更主要的是在ImageNet上达到了90.88%的新的最先辈的top-1实在度。

与以前的终局相比新挑出的模型速度快了4-10倍同时在完善的ImageNet数据集上实现了最先辈的90.88%top-1精度。

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