为了解决目前流行的人脸识别系统存在问题(如:面部遮挡,姿态改变,光线扭曲等),根据人的表情做出准确情感判断,提出了如下的卷积神经网络的分布式训练识别系统:由两部分构成:第一部分借鉴YOLO(You Only Look Once)算法实现目标检测,准确...为了解决目前流行的人脸识别系统存在问题(如:面部遮挡,姿态改变,光线扭曲等),根据人的表情做出准确情感判断,提出了如下的卷积神经网络的分布式训练识别系统:由两部分构成:第一部分借鉴YOLO(You Only Look Once)算法实现目标检测,准确定位复杂背景图像中人脸的位置;第二部分使用基于VGGnet的改良结构,对已定位到的面部表情进行分类。相比于端到端的模型,可以引入更多的可控的人类学习经验与有效训练数据,从而得到更优秀的分类结果。实验结果表明该系统的可行性,在FER2013数据集上产生了较优异的结果,总正确率达69.83%。相对于现有算法,具有容易训练、准确度高、实时性强、鲁棒性好与易增添后续功能等优点,未来有很大提升空间。展开更多
随着ChatGPT的问世,各种大模型(Large Language Model,LLM)产品不断涌现,一个属于大模型的时代正在来临。然而,由于大模型面临着参数规模大、训练时间长的难点,现有传统机器学习模型训练方法并不适用于大模型的训练,亟需探索新的分布式...随着ChatGPT的问世,各种大模型(Large Language Model,LLM)产品不断涌现,一个属于大模型的时代正在来临。然而,由于大模型面临着参数规模大、训练时间长的难点,现有传统机器学习模型训练方法并不适用于大模型的训练,亟需探索新的分布式训练方法与策略。针对这些问题,从三个方面综述大模型分布式训练方法在过去十几年里的进展,包含分布式训练的架构并行加速策略以及内存和计算优化方面的内容,最后提出了未来可以探索的研究方向。展开更多
文摘为了解决目前流行的人脸识别系统存在问题(如:面部遮挡,姿态改变,光线扭曲等),根据人的表情做出准确情感判断,提出了如下的卷积神经网络的分布式训练识别系统:由两部分构成:第一部分借鉴YOLO(You Only Look Once)算法实现目标检测,准确定位复杂背景图像中人脸的位置;第二部分使用基于VGGnet的改良结构,对已定位到的面部表情进行分类。相比于端到端的模型,可以引入更多的可控的人类学习经验与有效训练数据,从而得到更优秀的分类结果。实验结果表明该系统的可行性,在FER2013数据集上产生了较优异的结果,总正确率达69.83%。相对于现有算法,具有容易训练、准确度高、实时性强、鲁棒性好与易增添后续功能等优点,未来有很大提升空间。
文摘随着ChatGPT的问世,各种大模型(Large Language Model,LLM)产品不断涌现,一个属于大模型的时代正在来临。然而,由于大模型面临着参数规模大、训练时间长的难点,现有传统机器学习模型训练方法并不适用于大模型的训练,亟需探索新的分布式训练方法与策略。针对这些问题,从三个方面综述大模型分布式训练方法在过去十几年里的进展,包含分布式训练的架构并行加速策略以及内存和计算优化方面的内容,最后提出了未来可以探索的研究方向。
