Deep learning models are yielding increasingly better performances thanks to multiple factors. To be successful, model may have large number of parameters or complex architectures and be trained on large dataset. This leads to large requirements on computing resource and turn around time, even more so when hyper-parameter optimization is done (e.g search over model architectures). While this is a challenge that goes beyond particle physics, we review the various ways to do the necessary computations in parallel, and put it in the context of high energy physics.


翻译:深层学习模型由于多种因素而越来越产生更好的性能。 要取得成功,模型可能拥有大量参数或复杂结构,并接受大型数据集培训。这导致对计算资源的大量要求,并改变时间,在进行超参数优化(例如对模型结构的搜索)时更是如此。 尽管这是一个超越粒子物理的挑战,但我们审查平行进行必要计算的各种途径,并将其置于高能量物理的背景下。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员