它们可以组合起来创建新模型

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神经层成本函数优化器初始化方案激活函数和正则化方案都是中的独立模块。 新模型可以轻松添加为新类和函数。模型是在代码中定义的而不是作为单独的模型配置文件定义的。使用的主要原因在于它遵循的设计原则尤其是对用户友好性的关注。它很容易学习模型也很容易构建。此外还具有庞大用户群支持广泛的部署选项多个和分布式训练等优势。谷歌微软亚马逊苹果和许多其他公司都支持该工具。

修剪的优化工具在技术上是基于的。因此它应该很容易集成到现有的项目中。该工具旨在在训练阶段优化机器学习模型。顾名思义该修剪了模型。在训练 意大利 WhatsApp 号码列表 期间她评估模型不同级别之间的联系。不重要或不相关的连接将从网络中删除。这减少了保存模型时所需的内存容量运行模型所需的以及所需的操作。霍罗沃德是为和开源程序库开发的分布式训练框架。旨在使分布式深度学习变得快速且易于使用。



它借鉴了百度实验性实现算法的思想。最初尝试将分布式与参数服务器结合使用。工程师发现消息传递接口模型更加简单并且需要更少的代码调整。声称系统可以训练模型速度大约是传统实现的两倍。使用或其他实现在节点之间交换消息并使用来实现其高度优化的版本。对和实现了的扩展效率。对于它在多达个上实现了的扩展效率。年月宣布将项目置于基金会的深度学习基金会的支持下用于开源软件。