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洞見 - 딥 러닝
효율적인 딥 신경망 병렬화를 위한 순환 데이터 병렬 처리
순환 데이터 병렬 처리(CDP)는 데이터 병렬 처리(DP)의 단점을 해결하여 메모리 사용과 통신 비용을 줄이는 새로운 병렬 처리 방법이다.
효율적인 딥 신경망 병렬화를 위한 순환 데이터 병렬 처리
순환 데이터 병렬 처리(CDP)는 데이터 병렬 처리(DP)의 메모리 및 통신 단점을 해결하기 위해 제안된 새로운 패러다임이다. CDP는 마이크로 배치 실행을 동시에 처리하는 대신 순차적으로 처리함으로써 메모리 사용을 균형있게 유지하고 통신 비용을 줄일 수 있다.
효율적인 딥 신경망 병렬화를 위한 순환 데이터 병렬화
순환 데이터 병렬화(CDP)는 데이터 병렬화(DP)의 메모리 및 통신 단점을 해결하는 새로운 패러다임이다. CDP는 마이크로 배치 실행을 동시에 수행하는 대신 순차적으로 실행하여 메모리 사용을 균형있게 유지하고 통신 비용을 줄인다.
딥 레지듀얼 네트워크의 신경 ODE로의 암묵적 정규화
딥 레지듀얼 네트워크가 신경 ODE로 수렴하는 암묵적 정규화의 중요성을 강조합니다.
