Re-computing activations over sets

Re-computing activations over sets of layers has been demonstrated by the MXNet team to deliver a factor-of-four memory reduction for a ResNet-50 network, but more importantly, results in memory use that scales sub-linearly with respect to the number of layers.

Kết quả (Việt) 1:

kích hoạt lại tính toán trên một tập hợp layer đã được chứng minh bởi các MXNet đội để cung cấp một giảm yếu tố-of-Bốn bộ nhớ cho một mạng lưới ResNet-50, nhưng quan trọng hơn, kết quả trong việc sử dụng bộ nhớ rằng quy mô phụ tuyến tính đối với các số với của lớp.

Kết quả (Việt) 2:

Re-máy tính kích hoạt qua bộ lớp đã được chứng minh bởi nhóm MXNet để cung cấp một yếu tố-của-bốn bộ nhớ giảm cho một mạng ResNet-50, nhưng quan trọng hơn, kết quả trong bộ nhớ sử dụng mà vảy Sub-linearly đối với số lượng các lớp.

Kết quả (Việt) 3:

Công cụ dịch chuyển lại tính kích hoạt qua các lớp đã được chứng minh bởi nhóm MXNet-50 để giảm bộ nhớ nhân tố cho mạng lưới ResNet-50, nhưng quan trọng hơn, kết quả là sử dụng bộ nhớ được gấp con đường thẳng với số lớp.