加速神经网络训练（Speed UpTraining)

最新推荐文章于 2024-01-04 00:02:41 发布
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#加速神经网络训练 #(SGD) #Momentum #Adam #RMSProp

本文探讨如何加速神经网络训练，介绍SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等优化算法，阐述它们的工作原理及优势，以帮助减少训练时间和提高效率。

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学习资料

  1. 英文学习资料
  2. PyTorch 可视化优化器

今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程

包括以下几点：

  • Stochastic Gradient Descent(SGD)
  • Momentum
  • AdaGrad
  • RMSProp
  • Adam
    在这里插入图片描述
    越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来.

Stochastic Gradient Descent (SGD)

在这里插入图片描述
所以, 最基础的方法就是 SGD 啦, 想像红色方块是我们要训练的 data, 如果用普通的训练方法, 就需要重复不断的把整套数据放入神经网络 NN训练, 这样消耗的计算资源会很大.

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机器学习笔记 - 加速神经网络训练的 7 个技巧
学以致用 知行合一
05-22 2757
更快地训练神经网络是深度学习的重要因素之一。我们通常发现神经网络的这些困难在于其复杂的架构和使用的大量参数。随着数据量、网络和权重的增加，模型的训练时间也会增加，这对建模者和从业者来说都是不利的。在本文中，我们将讨论一些可以加快神经网络训练的技巧和窍门。下面列出了本文要讨论的要点。
加速神经网络训练 (Speed Up Training)
xyk_hust的博客
02-15 713
学习资料: 英文学习资料 PyTorch 可视化优化器 今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程. 包括以下几种模式: Stochastic Gradient Descent (SGD) Momentum AdaGrad RMSProp Adam 越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了...
神经网络的三种训练方法,提高神经网络训练速度
aifamao3的博客
08-10 919
神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感。神经网络理论上被证明是肯定可以收敛的但是现实中由于算法在实际的编程中，都进行了近似的处理（数的精度，导数的精度等等），不收敛也是正常的，这就需要多调调各个参数，以期找到一组合适的权值和阈值！深度学习，它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越，就是学习能力的质变和新实现。...
15加速神经网络的训练
花梦飞的博客
11-24 1043
越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来. 这里我们将介绍四种方法加速梯度下降的执行效果。 1、Stochastic Gradient Descent (SGD)随机梯度下
[Lecture 7 ] Training Neural Networks II（训练神经网络II）
qq_41341454的博客
04-20 618
文章目录课堂问答1. 更好的优化 （Fancier optimization）1.1 SGD 优化1.2 基于动量的（Momentum）SGD1.3 AdaGrad1.4 Adam1.5 学习率的选择1.6 二阶优化（Second-Order Optimization）1.7 模型集成2. 正则化 （Regularization）2.1 权重约束2.2 随机失活（Dropout）2.3 局部最大...
影响神经网络训练速度的因素&使得神经网络训练速度加快的方法
weixin_45928096的博客
04-13 1万+
一、影响网络训练速度的因素 1.使用的处理器（GPU和CPU） 2.batchsize大小 3.模型的大小和权重参数 4.内存访问成本（训练过程中的中间结果） 5.网络的结构也会影响神经网络的速度 二、加速神经网络训练的方法 1. 合理的超参数设计 BatchSize epoch和学习率策略 2. 权值共享 3. 升级相关软件包 4. 多卡训练、数据并行 5. 混合精度训练 6.减少不必要的网络连接和RELU层
优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习) Speed up neural network training process (deep learning)
08-30
优化器_Optimizer_加速神经网络训练_(深度学习)_Speed_up_neural_network_training_p
MATLAB并行计算：加速神经网络训练与测试的秘诀
[MATLAB并行计算：加速神经网络训练与测试的秘诀](https://opengraph.githubassets.com/ccdf52fe0bdceefda5461efa32f571808e7cee03586f0efd3b5acbed54b714c4/Vaishu1293/Neural-Network-Training-MATLAB) ...
神经网络训练的优化方法
silencez_w的博客
01-05 712
01 考虑换一种学习率 schedule 学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 sch
加速训练的方法
SeventhBlue
12-17 750
加速模型训练的方法总结： 1.良好的初始化策略 使用Xavier初始化（当使用逻辑激活函数时）或者He初始化（使用ReLU或者ReLU变种以及ELU激活函数时）。 2.良好的激活函数 激活函数选择顺序：SELU函数>ELU函数>leaky ReLU函数（和它的变种）>ReLU函数>tanh函数>逻辑函数。 如果关心运行时性能，可以尝试leak...
第八周【任务1】神经网络训练加速(笔记)
weixin_39236489的博客
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训练加速主要针对并行加速 1. 基于数据的并行 1.1 模型平均 假设我们有10000条数据，分为10块，一块1000条数据。 又假设我们有10个GPU并行训练10块数据，那么我们要想方设法让他们彼此交流。假设10个GPU的参数矩阵都初始为w0w_{0}w0​，每个GPU都采用batch=100. 在第一轮训练之后，10个GPU有了10个不同的w1w_{1}w1​， 分别传回到server。然后server做平均得到一个统一的w1ˉ\bar{w_{1}}w1​ˉ​。然后统一返回平均好的w1ˉ\bar{w_{
卷积神经网络（CNN）的训练过程（Training）
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huayangshiboqi的博客
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在初识神经网络（初识卷积神经网络CNN）篇，对卷积神经网络有了基本的认识。 不过也可以发现一个问题，输入是一张Image，图像信息是确定的；而CNN网络里面也有数据，那这些数据是哪来的？ 总不能是随便一个数放在CNN网络里，它就可以正常识别； 想要CNN网络进行正确的识别工作，CNN网络中的数据（weights）是需要事先训练的；那怎么训练这些数据，才能让CNN网络正常工作呢？ 这里举一个简单的神经网络进行说明如何训练CNN网络中的数据（weights）： 1 定义基础的神经网络模型：
人工智能小白日记之15 ML学习篇之11训练神经网络 Training Neural Network
kkae8643150的专栏
02-19 725
人工智能小白日记之15 ML学习篇之11训练神经网络 Training Neural Network前言课程内容1 反向传播算法2 神经网络训练注意事项2-1 梯度消失2-2 梯度爆炸2-3 ReLU 单元消失3 丢弃正则化4 编程练习4-1 老生常谈4-2 任务 1：使用线性缩放将特征标准化4-3 任务 2：尝试其他优化器4-4 任务 3：尝试其他标准化方法4-5 可选挑战：仅使用纬度和经度特征...
训练神经网络的详细步骤,提高神经网络训练速度
aifans_bert的博客
09-05 1056
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
小白都理解的人工智能系列（13）——如何加速神经网络训练过程
01-27 1616
问题1：如何加速训练？ SGD将大的数据拆分成一块块小的数据进行训练。 Momentum通过不断调整w值的形式，朝着梯度往下走，以期尽快达到终点。 AdaGrad方式类似于一个鞋子，一走弯路，就让你摔倒，让你不得不走直路，尽快到底目的地。 Adam是结合两者一起，大部分情况下都适用。
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weixin_40849273的博客
07-23 919
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优化神经网络的方法，加速训练
嘘、小点声。
03-21 372
1.BGD法。batch gradient descent批梯度下降 2.SGD法。stochastic gradient descent随机梯度下降，也称MBGD minibatch gradient descent 3.Momentum法。模拟动量 4.Nesterov Momentum法，对3的改进。 5.Adagrad法，适应不同的学习率。 6.Adadelta法。用一...
神经网络优化与速度提升
最新发布
AI天才研究院
01-04 647
1.背景介绍 神经网络优化与速度提升是一项至关重要的研究方向，因为随着数据量的增加以及计算能力的提升，神经网络模型的规模也不断扩大，这导致了训练和推理的时间开销。在这篇文章中，我们将讨论神经网络优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。我们还将通过详细的代码实例来解释这些概念和算法，并讨论未来发展趋势和挑战。 2.核心概念与联系 在深度学习领域，神经网络优化主要包括以下几个方面...
Delphi IDE加速神器：Delphi SpeedUp v2.78发布
除了FastCode项目中的函数，Delphi SpeedUp还引入了一些其他的更高效的算法和函数来进一步加速Delphi IDE。 #### 知识点二：Delphi和RTL Delphi是Borland公司（现为Embarcadero Technologies）开发的一款著名的...
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