基于UAI Train平臺(tái)的分布式訓(xùn)練
前言 在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以跨廣泛的多種領(lǐng)域獲取可觀的結(jié)果，領(lǐng)域涵蓋從圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，到欺詐檢測(cè)和推薦系統(tǒng)等各個(gè)方面。但是訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要大量浮點(diǎn)計(jì)算能力。盡管近些年來(lái) GPU 硬件算力和訓(xùn)練方法上均取...
宋 家雨