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深層ニューラルネットワークの訓練時のメモリ使用量削減
メモリ使用量の削減によるより小さなGPUの実現: 圧縮された活性化関数を用いたバックプロパゲーション
深層ニューラルネットワークの訓練時のメモリ使用量を削減するために、活性化関数の圧縮を行うことで、より小さなGPUでも訓練が可能になる。
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