新技术将AI培训时间缩短了60％以上

北卡罗莱纳州立大学的研究职员已经开拓出一种技能，可以在不捐躯精确性的环境下将深度进修收集的培训时刻镌汰60%以上，从而加快了新的人工智能(AI)应用措施的开拓。
 

“深度进修收集是从无人驾驶汽车到计较机视觉技能的全部应用措施中AI应用措施的焦点，” NC State计较机科学传授，该论文的合著者沉锡鹏说。

“开拓新的AI器材面对的最大挑衅之一是实习深度进修收集辨认和相应与其应用相干的数据模式所需的时刻和计较手段。我们提出了一个办理方案。一种称为“加快深度重用”的要领来加速该进程。我们已经证明，它可以将实习时刻镌汰多达69%，而不会低落精确性。”
 

实习深度进修收集涉及将数据样天职解为持续数据点的块。思量一个旨在确定给定图像中是否有行人的收集。该进程开始于将数字图像分别为相相互邻的像素块。每个数据块都通过一组计较过滤器运行。然后，功效将通过第二组过滤器运行。这将重复举办，直到全部数据都通过全部过滤器，从而使收集可以得出有关数据样本的结论。
 

对数据齐集的每个数据样本完成此进程后，称为时期。为了微调深度进修收集，该收集也许会在数百个纪元内遍历统一数据集。许大都据集包括成千上万的数据样本。对大量数据应用大量过滤器的大量迭代意味实在习深度进修收集必要大量的计较手段。

当沈氏的研究团队意识到一个数据齐集的许大都据块相相互似时，呈现了打破性的时候。譬喻，一个图像中的蓝天补丁也许与统一图像中其他处所的蓝天补丁或统一数据齐集的另一图像中的蓝天补丁相似。

（编辑：河北网）

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