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  1. TOOL · CL_289313 ·

    新的Phase-HDC方法大幅降低AI模型训练内存需求

    研究人员开发了一种名为Phase-HDC的新训练方法,该方法显著降低了训练紧凑模型(尤其是高维分类器)的内存需求。该方法用简单的梯度阈值替换了优化器过去梯度的历史记录,仅当梯度足够大时才更新参数。Phase-HDC在内存使用量大大减少的情况下,实现了与具有6位矩的Adam相当的准确性,存储量比标准的float32 Adam少23倍。虽然与float32 Adam相比准确性略有下降,但Phase-HDC在多个数据集上优于8位Adam,尤…