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Split Forward Gradient

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  1. TOOL · CL_154002 ·

    新的Split-FG方法以35%的内存节省训练深度网络

    研究人员开发了一种名为分裂前向梯度(Split-FG)的新颖方法,通过减少内存使用来更有效地训练深度神经网络。该技术将网络分为一个干式部分和一个输出头,精确计算头的梯度,同时使用雅可比向量积估计干式部分的梯度。这种方法减轻了前向梯度中的噪声,并避免了通过干式部分的后向传播,与传统的后向传播相比,内存节省高达35%。实验表明,Split-FG与干式部分较小的学习率相结合,在WikiText-103和CIFAR-10/100等基准测试中取…