AI

Federated Reconstruction:部分的に端末内で連合学習を行い連合学習の規模を拡大(1/2)

1.Federated Reconstruction:部分的に端末内で連合学習を行い連合学習の規模を拡大(1/2)まとめ ・連合学習はユーザーがクラウドに生データを送ることなくモデルを学習することが可能 ・各ユーザーで傾向が異なっていて...
AI

データセット蒸留による機械学習モデルの効率的なトレーニング(2/2)

1.データセット蒸留による機械学習モデルの効率的なトレーニング(2/2)まとめ ・蒸留したデータセットは、画像分類データセットにおいて最先端の性能を達成 ・分散システムを利用してデータセットは数百のGPUを利用して作成した ・蒸留した...
AI

データセット蒸留による機械学習モデルの効率的なトレーニング(1/2)

1.データセット蒸留による機械学習モデルの効率的なトレーニング(1/2)まとめ ・蒸留はトレーニングを効率的に行うためのアイディアでモデルとデータセットが対象となる ・蒸留したデータセットでモデルを学習させるとメモリと計算量を減らすこと...
調査研究

Google Colaboratoryの2021年の進化

1.Google Colaboratoryの2021年の進化まとめ ・DataFrameを直接俯瞰したり変数インスペクターによりデバッグが非常に楽になった ・実行履歴の確認や、一時的なセルへのコピーが可能になり試行錯誤がやりやすくなった...
AI

TFT:解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(2/2)

1.TFT:解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(2/2)まとめ ・静的変数の最大の重みは店舗と商品、将来変数の最大の重みは広告期間と国民の祝日 ・TFTはハードコーディングなしに持続的な時間的パターンを学習する事が出来ていた ・...
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