【AI系统】离线图优化技术
上一篇文章主要回顾了计算图优化的各个组成部分,包括基础优化、扩展优化以及布局和内存优化。这些优化方式在预优化阶段、优化阶段和后优化阶段都有所应用,以提高计算效率。同时,还介绍了 AI 框架和推理引擎在图优化方面的不同应用和侧重点。接下来,我们从计算图优化的各个组成部分开始逐步进行讲解。 基础图优化方案 基础图优化指涵盖了所有保留语义的修改,如常量折叠、冗余节点消除和有限数量的节点融合,具体如下所....
构建高效AI系统:深度学习优化技术解析
引言:在当今的AI领域,深度学习模型以其强大的特征提取和泛化能力而备受青睐。然而,随着模型复杂度的增加,如何提高训练效率、避免过拟合以及确保模型的泛化能力成为了研究的重点。本文旨在介绍几种提升深度学习模型性能的优化技术。 一、自适应学习率调整传统的学习率设置往往是静态的或仅依靠手动调整,这无疑增加了模型训练的不确定性。自适应学...
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