新技術(shù)將AI培訓時間縮短了60％以上

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北卡羅萊納州立大學的研究人員已經(jīng)開辟出一種技術(shù)，可以在不犧牲準確性的情況下將深度學習網(wǎng)絡(luò)的培訓時間減少60%以上，從而加速了新的人工智能(AI)應(yīng)用程序的開辟。

“深度學習網(wǎng)絡(luò)是從無人駕駛汽車到計算機視覺技術(shù)的所有應(yīng)用程序中AI應(yīng)用程序的核心，” NC State計算機科學教授，該論文的合著者沉錫鵬說。
“開辟新的AI工具面臨的最大挑戰(zhàn)之一是訓練深度學習網(wǎng)絡(luò)識別和響應(yīng)與其應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)模式所需的時間和計算能力。我們提出了一個解決方案。一種稱為“加速深度重用”的方法來加快該過程。我們已經(jīng)證明，它可以將訓練時間減少多達69%，而不會降低準確性。”

訓練深度學習網(wǎng)絡(luò)涉及將數(shù)據(jù)樣本分解為延續(xù)數(shù)據(jù)點的塊。考慮一個旨在確定給定圖像中是否有行人的網(wǎng)絡(luò) 。該過程開始于將數(shù)字圖像劃分為彼此相鄰的像素塊。每個數(shù)據(jù)塊都通過一組計算過濾器運行。然后，結(jié)果將通過第二組過濾器運行。這將反復進行，直到所有數(shù)據(jù)都通過所有過濾器，從而使網(wǎng)絡(luò)可以得出有關(guān)數(shù)據(jù)樣本的結(jié)論。

對數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)樣本完成此過程后，稱為時期。為了微調(diào)深度學習網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可能會在數(shù)百個紀元內(nèi)遍歷同一數(shù)據(jù)集。許多數(shù)據(jù)集包含成千上萬的數(shù)據(jù)樣本。對大量數(shù)據(jù)應(yīng)用大量過濾器的大量迭代意味著訓練深度學習網(wǎng)絡(luò)需要大量的計算能力。
【新技術(shù)將AI培訓時間縮短了60％以上】當沈氏的研究團隊意識到一個數(shù)據(jù)集中的許多數(shù)據(jù)塊彼此相似時，浮現(xiàn)了突破性的時刻。例如，一個圖像中的藍天補丁可能與同一圖像中其他地方的藍天補丁或同一數(shù)據(jù)集中的另一圖像中的藍天補丁相似。

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