Models」のまとめです。Huangさんによる投稿です。テスト精度GPipeを使用して、既存のニューラルネットワークをスケールアップすることでさらに優れた品質を達成できるという仮説を検証しました。480の入力画像サイズでAmoebaNet-Bをトレーニングしました。ニューラルネットワークを4分割し、モデルとデータの両方に並列トレーニングプロセスを適用しました。Accuracy(モデルが提示した5つのラベルの中に正解が含まれている確率)を達成しました。大規模ニューラルネットワークは、ImageNetのようなデータセットに適用できるだけでなく、転移学習を通じて他のデータセットにも関連します。Better?」で示されました。私達は、CIFAR10とCIFAR100のデータセットに対して転移学習の実験を行いました。私達の巨大なモデルは公表されたCIFAR-10の最高精度を99%に、そしてCIFAR-100の精度を91.3%に高めました。まとめ自動運転や医療用画像処理など、実用的な機械学習アプリケーションの開発と成功は、可能な限り最高の精度を達成することにかかっています。これには大規模でさらに複雑なモデルを構築する必要があることが多いので、GPipeをより広範な研究コミュニティに提供できることを嬉しく思います。GPipeが大規模DNNの効率的なトレーニングに役立つインフラストラクチャであることを願っています。Chenに感謝します。Deanの支援と貴重なご意見に感謝します。Vasudevanとの有益な議論からインスピレーションを得ています。Brainチームの皆さん。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉たいていの社会では、親の権威は神聖視されていた。・・・今日、親の権威は見る影もない。子供は年長者に対する服従を免除されることが増える一方で、子供の人生でうまくいかないことがあれば、全て親のせいにされる。フロイトの学説が幅を利かせる法廷で親が無罪を勝ち取れる確率は、スターリン派による見せしめ裁判の被告人の場合と同じくらい低いだろう。WordPress.。