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数据集暴增压力下,微信「扫一扫」识物训练如何优雅破局?

引言 微信“扫一扫”识物上线一段时间,由前期主要以商品图(鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他)作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息,扩张到各种垂类领域的识别,包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等,识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多的模型参数量,深度学习训练一次时间大概需要一周左右。如何能够快速训练优化模型并上线,成为我们亟待解决的问题。 一、引言 如今,依托强大的GPU算力,深度学习得到迅猛发展。在图像处理、语音识

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229页,CMU博士张浩毕业论文公布,探索机器学习并行化的奥秘

机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊(Hao Zhang)博士论文新鲜出炉,主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来,机器学习领域的创新不断加速,SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂,许多系统都试图提供全面的性能。尤其是,机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外,将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本,且性能通常低于预期。 近日,

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