Decoupled neural network training with re-computation and weight prediction
To break the three lockings during backpropagation (BP) process for neural network training, multiple decoupled learning methods have been investigated recently. These methods either lead to significant drop in accuracy performance or suffer from dramatic increase in memory usage. In this paper, a n...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Peng, Jiawei, Xu, Yicheng, Lin, Zhiping, Weng, Zhenyu, Yang, Zishuo, Zhuang, Huiping |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/169712 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
A deep-learning approach to the dynamics of Landau-Zener transitions
بواسطة: Gao, Linliang, وآخرون
منشور في: (2021) -
Accumulated decoupled learning with gradient staleness mitigation for convolutional neural networks
بواسطة: Zhuang, Huiping, وآخرون
منشور في: (2024) -
A neural-network-based-method on speed control of ultrasonic motors
بواسطة: Liang, Y.C., وآخرون
منشور في: (2014) -
A neural network approach to determining optimal inspection sampling size for CMM
بواسطة: Zhang, Y.F., وآخرون
منشور في: (2014) -
Attention multihop graph and multiscale convolutional fusion network for hyperspectral image classification
بواسطة: Zhou, Hao, وآخرون
منشور في: (2023)