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TOOL · CL_210445 · Aug 20 · 04:00

新的ERASE方法将推荐系统训练速度提高了9.51%

研究人员开发了一种名为ERASE（EaRly bAckpropagation SchEdule）的新训练方法，旨在加速推荐系统的训练。ERASE重新解释了前向-前向（FF）的解耦机制，允许反向传播更早开始，与后续的前向传播重叠。该技术已被证明在大型点击率模型上可将训练吞吐量提高高达9.51%，同时将归一化熵保持在接近基线水平。