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목록2024/02/05 (1)
EunGyeongKim
[논문리서치] Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour
💡 imageNet의 dataset에서 큰 미니배치는 최적화를 시키는데 어렵다는것을 보여줌(하지만 이 문제가 해결되면 훈련모델은 좋은 일반화를 가짐). 이 문제를 위해 미니배치 크기의 함수로 학습속도를 조정하기 위한 초매개변수 없는 선형 확장 규칙을 채택함. 또한 훈련 초기에 최적화 문제를 극복하는 새로운 워밍업 방식 개발. 1. Introduction This paper’s goal 큰 미니배치 사이즈를 다루기 위해 필요한 것 2. Large Minibatch SGD 2.1 Learning rates for Large Minibatches 2.2 warmup 2.3 Batch Normalization with large minibatches 3. Subtleties and Pitfalls of Dist..
ML & DL/딥러닝
2024. 2. 5. 13:17