Mô hình AI của Facebook đánh bại Google, chạy nhanh hơn 5 lần trên GPU – Tin tức mới nhất

SAN FRANCISCO: Một nhóm từ Facebook AI Research (FAIR) đã phát triển một không gian thiết kế chiều thấp mới lạ có tên là ‘RegNet’, vượt trội so với các mô hình có sẵn truyền thống như từ Google và chạy nhanh hơn năm lần trên GPU.
RegNet tạo ra các mạng đơn giản, nhanh chóng và linh hoạt và trong các thử nghiệm, nó vượt trội so với các mô hình SOTA E enoughNet của Google, các nhà nghiên cứu cho biết trong một bài báo có tiêu đề ‘Thiết kế không gian thiết kế mạng; xuất bản trên kho lưu trữ trước khi in ArXiv.
Các nhà nghiên cứu nhằm mục đích “có thể diễn giải và khám phá các nguyên tắc thiết kế chung mô tả các mạng đơn giản, hoạt động tốt và khái quát hóa qua các cài đặt”.
Nhóm AI của Facebook đã tiến hành so sánh có kiểm soát với E enoughNet mà không cần cải tiến thời gian đào tạo và theo cùng một thiết lập đào tạo.
Được giới thiệu vào năm 2019, Google E enoughNet sử dụng kết hợp quy tắc chia tỷ lệ mô hình và mô hình NAS và đại diện cho SOTA hiện tại.
Với các cài đặt đào tạo và Flops tương đương, các mô hình RegNet vượt trội hơn các mô hình E enoughNet trong khi nhanh hơn tới 5 × trên GPU.
Thay vì thiết kế và phát triển các mạng riêng lẻ, nhóm nghiên cứu tập trung vào thiết kế các không gian thiết kế mạng thực tế bao gồm các quần thể kiến ​​trúc mô hình khổng lồ và có thể là vô hạn.
Chất lượng không gian thiết kế được phân tích bằng hàm phân phối theo kinh nghiệm (EDF).
Phân tích không gian thiết kế RegNet cũng cung cấp cho các nhà nghiên cứu những hiểu biết bất ngờ khác về thiết kế mạng.
Ví dụ, họ nhận thấy rằng độ sâu của các mô hình tốt nhất là ổn định trong các chế độ tính toán với độ sâu tối ưu là 20 khối (60 lớp).
“Mặc dù người ta thường thấy các mạng di động hiện đại sử dụng các nút thắt ngược, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng việc sử dụng các nút cổ chai ngược làm giảm hiệu suất. Các mô hình tốt nhất không sử dụng nút cổ chai hoặc nút cổ chai ngược.
Nhóm nghiên cứu AI của Facebook gần đây đã phát triển một công cụ đánh lừa hệ thống nhận dạng khuôn mặt để nhận dạng sai một người trong video.

Hệ thống “khử nhận dạng”, cũng hoạt động trong các video trực tiếp, sử dụng học máy để thay đổi các đặc điểm chính của một đối tượng trong video.

FAIR đang thúc đẩy công nghệ tiên tiến về trí tuệ nhân tạo thông qua nghiên cứu cơ bản và ứng dụng trong sự hợp tác mở với cộng đồng.

Gã khổng lồ mạng xã hội đã tạo ra nhóm Nghiên cứu AI của Facebook (FAIR) vào năm 2014 để thúc đẩy trạng thái của nghệ thuật AI thông qua nghiên cứu mở vì lợi ích của tất cả mọi người.

Kể từ đó, FAIR đã phát triển thành một tổ chức nghiên cứu quốc tế với các phòng thí nghiệm tại Menlo Park, New York, Paris, Montreal, Tel Aviv, Seattle, Pittsburgh và London.

  .


Nguồn GadgetsNow

Chúng tôi rất vui khi biết đánh giá của bạn

Leave a reply

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

GiaTot7
Logo
Reset Password