“`html
Ускорение обучения глубоких нейронных сетей с помощью Fully Quantised Training (FQT)
Fully Quantised Training (FQT) позволяет ускорить обучение глубоких нейронных сетей путем преобразования активаций, весов и градиентов в форматы более низкой точности. Процедура обучения становится более эффективной благодаря квантованию, что позволяет ускорить вычисления и уменьшить использование памяти. FQT минимизирует числовую точность до самого низкого уровня, сохраняя при этом эффективность обучения.
Возможности FQT:
1. Ускорение вычислений и снижение использования памяти.
2. Сохранение эффективности обучения при минимальной числовой точности.
Уникальные методы для улучшения процесса обучения
Исследователи разработали метод Activation Gradient Pruning (AGP), который позволяет оптимизировать точность критически важных градиентов, удаляя менее информативные градиенты, и метод Sample Channel joint Quantisation (SCQ), который значительно повышает эффективность обучения путем обработки градиентов различными квантовыми методами.
Преимущества методов AGP и SCQ:
1. Стабильность процесса обучения на низких уровнях точности.
2. Улучшение эффективности обучения глубоких нейронных сетей.
Результаты исследования
Эксперименты с моделями нейронных сетей, такими как VGGNet-16 и ResNet-18, показали значительное увеличение точности алгоритма по сравнению с традиционными методами квантования. Обучение также оказалось в 5,13 раз быстрее по сравнению с обучением полной точности.
Выводы:
Данное исследование является значительным прорывом в области полностью квантованного обучения, особенно в снижении приемлемого порога числовой точности без ущерба для производительности. Это может в дальнейшем привести к более эффективным методикам обучения глубоких нейронных сетей, особенно если низкобитовое оборудование станет более широко используемым.
Подробнее об исследовании – в статье.
Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам.
Следите за нами в Twitter и присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Не пропустите вебинар: ‘Building Performant AI Applications with NVIDIA NIMs and Haystack’ от нашего партнера.
Развивайте свою компанию с помощью искусственного интеллекта
Исследуйте возможности применения искусственного интеллекта в вашей работе, определите моменты, где ваша компания может извлечь выгоду из автоматизации, и выберите подходящее решение из множества вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ простыми шагами: начните с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале в Telegram и на Twitter.
Ознакомьтесь с AI Sales Bot от AI Lab, который поможет вам снизить нагрузку на первую линию, генерировать контент для продаж и отвечать на вопросы клиентов.
Узнайте, как решения от AI Lab могут изменить ваши бизнес-процессы на сайте AI Lab.
“`
