在TensorFlow训练中,每秒步数的峰值是指每秒钟模型训练的步数达到的最高值。这个峰值通常在训练开始的阶段出现,随着训练的进行逐渐下降。
这个峰值出现的原因有以下几个可能性:
需要注意的是,每秒步数的峰值并不一定代表训练效果的好坏。在训练过程中,随着模型的复杂度增加、学习率的调整、批量大小的变化等因素,每秒步数会逐渐下降,这是正常的现象。关注模型的收敛速度、准确率等指标更为重要。
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以上这些便利的功能,都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢?图像标签还有哪些应用?希望这篇文章可以回答你的疑问。
AI 研习社按:谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近,而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实,去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战,但是现在谷歌 TPU 二代来了,英伟达 Tesla V100 尚能战否?
内容来源:2018 年 05 月 18 日,百度资深研发工程师刘凡平在“百度深度学习公开课·杭州站:AI工程师的快速进阶之路”进行的《深度学习模型设计经验分享》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
运行速度和算力一直是制约深度学习模型发展的瓶颈。研究人员一直在研究如何能够进一步提升模型的训练和推断速度,并减少对硬件性能的依赖。今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。
深度学习的加速上,除了对训练和推理过程的加速之外,还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键,因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
译文:《How to train your Deep Neural Network》
今年4月,极光大数据发布了一份《2019年社交网络行业研究报告》,报告中详细展示了中国目前主要社交产品的用户数据和使用情况,包括了微信、微博、陌陌、百度贴吧、多闪等。报告显示,截止到19年2月,整个社交网络行业的用户规模为9.73亿,安装渗透率达到88.5%。
在会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AutoNLP、AI换脸甄别技术AntiFakes、语言模型自学习工具、腾讯星图以及企业画像平台等系列重磅新品,并对AI和大数据产品进行了全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术的应用门槛。
作者:Tong He、Zhi Zhang、Hang Zhang、Zhongyue Zhang、Junyuan Xie、Mu Li
【新智元导读】此前,伯克利、TACC和UC戴维斯的研究人员使用新算法,在24分钟内训练完AlexNet,1小时训练完ResNet,创下了纪录。现在,他们继续推进,使用1024个CPU,在11分钟内训练
导语:数据决定了任务的上限,模型方法决定达到上限的能力。在机器学习三要素里面,经验数据是极其重要的一环,直接决定了该机器学习任务的最终能达到的效果。尤其是在进入大数据时代,数据获取上面会比以往容易许多,选取数据集有时候带来的提升比更改模型带来的要快速的多。
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一、背景 AI时代已经来临,AI将越来越深刻的影响和改变我们的生活。还记得目光深邃,功能多样的机械姬吗?也许这一天也不会太远。 智造AI,需要数据、算力、算法,怎么样高效率的将这三者结合在一起,生产满足需求的AI,是每一个产品团队,尤其是团队中算法工程师面临的问题。 TEG星辰和机智团队希望搭建一个稳定高效可依赖的AI算力基础设施环境,帮助产品团队加速产品的研发迭代,目前看已初步取得了一些成果,星辰算力为全公司提供统一的CPU/GPU算力服务。机智加速机器学习平台 基于星辰算力,在计算加速能力上具备行
这一次,来自富士通的研究人员用上了 2048 块 GPU,以 81,920 的批量大小用 74.7 秒完成了 ResNet-50 训练。
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些,在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习,比如:AlphaZero训练3天的时间等,因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法,他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法,成功的解决了一些问题,Pieter Abbeel,伯克利大学教授,也是强化学习的重要科学家之一。”
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