simultaneous training | BriefGPT

关键词simultaneous training

搜索结果 - 6

FedAST: 分布式异步同时训练
提出了一个缓冲异步联邦同时训练算法 FedAST，通过克服模型缓慢和自适应分配异构任务的客户资源来解决瓶颈问题，实验证明与现有同时联邦学习方法相比，能够达到多任务训练时间的最多 46.0% 的减少。
PDFa month ago
SGD 在两层神经网络中寻找并调整特征，具有近乎最优的样本复杂度：以 XOR 问题为案例研究
通过使用小批量随机梯度下降（SGD）优化过程，我们证明在一个二层神经网络上，使用四阶布尔超立方体上带有 “XOR” 函数标签的数据，可以使用 O (d) 的样本达到人口误差 o (1)。我们的主要技术是通过同时训练神经网络的两个层来展示网络
PDF9 months ago
智能多租户联邦学习
提出了一个名为 MuFL 的智能的多租户联邦学习系统，来优化多个设备上的同时训练活动，通过合并和拆分活动来提高效率并且在比较中，该系统较其他方法少消耗了 40% 的能量。
PDF2 years ago
无监督多领域多模态图像到图像转换与显式领域约束解耦
本文提出了一个使用无成对训练数据和单个网络同时训练不同域的多个数据集来学习生成多样化输出的统一框架，并研究了如何更好地提取域监督信息以学习更好的分离表征和实现更好的图像翻译的方法。实验表明，所提出的方法优于或与最先进的方法相当。
PDF5 years ago
CVPRStarGAN: 统一的生成对抗网络用于多域图像翻译
提出了一种名为 StarGAN 的神经网络模型，能够在一个模型中处理不同类型的图片域，解决了目前单个模型无法扩展处理二个以上图片域的问题，并且从实验结果上证明了该模型相比之前的模型具有更高的图片翻译质量以及更强的灵活性。
PDF7 years ago
ICML双重监督学习
该研究提出一种被称为双重监督学习的方法，即同时训练两个双重形式的任务模型，并明确利用它们之间的概率关联来规范训练过程。该方法可同时提高多种应用程序的实际性能，包括机器翻译，图像处理和情感分析。
PDF7 years ago