文章 2024-05-31 来自:开发者社区

超参数优化:提升机器学习模型性能

在机器学习领域,超参数的优化对于提升模型性能起着至关重要的作用。超参数是在模型训练之前需要人为设定的参数,它们对模型的训练过程和最终表现有着直接的影响。 理解超参数的重要性是第一步。不同的超参数取值可能会导致模型在准确性、泛化能力、训练速度等方面产生巨大差异。常见的超参数包括学习率、正则化参数、神经网络的层数和节点数等。 为了进行有效的超参数优化,通常需...

阿里云文档 2024-05-17

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

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问答 2024-03-26 来自:开发者社区

有没有办法优化降低ModelScope模型推理占用的CPU率?

有没有办法优化降低ModelScope模型推理占用的CPU率?

阿里云文档 2023-12-22

使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练

本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。

文章 2023-12-17 来自:开发者社区

AI+组合优化 |机器学习顶会ICLR/ICML/NeurIPS'23最新进展-MIP求解篇(附原文源码)

ICLR、NIPS和ICML是人工智能领域的三个顶级学术会议,以下是它们的介绍: ICLR (International Conference on Learning Representations) 是一个聚焦于深度学习和表示学习领域的国际性学术会议,由深度学习三巨头之中的Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头创办,2013...

文章 2023-11-23 来自:开发者社区

斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积

斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解,在FLOP和I/O成本之间取得平衡,提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列,并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列的效率一直是机器学习领域的一个挑战。卷积神经网络(cnn)最近作为序列建模的关键工具获得了突出的.....

斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
阿里云文档 2023-11-15

如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)

本文以BERT-Large模型为例,介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。

文章 2023-09-20 来自:开发者社区

深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(三)

🍀引言随机梯度下降是一种优化方法,主要作用是提高迭代速度,避免陷入庞大计算量的泥沼。在每次更新时,随机梯度下降只使用一个样本中的一个例子来近似所有的样本,来调整参数,虽然不是全局最优解,但很多时候是可接受的。前两篇主要介绍了一下批量梯度下降,本节前部分主要介绍一下随机梯度下降...

深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(三)
文章 2023-09-20 来自:开发者社区

深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(二)

🍀引言承接上篇,这篇主要有两个重点,一个是eta参数的调解;一个是在sklearn中实现梯度下降在梯度下降算法中,学习率(通常用符号η表示,也称为步长或学习速率)的选择非常重要,因为它直接影响了算法的性能和收敛速度。学习率控制了每次迭代中模型参数更新的幅度。以下是学习率...

深入探讨梯度下降:优化机器学习的关键步骤(二)

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