深度学习算子优化-FFT

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深度学习算子优化-FFT

作者:严健文 | 旷视 MegEngine 架构师背景在数字信号和数字图像领域, 对频域的研究是一个重要分支. 我们日常"加工"的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据.空域数据表征我们"可读"的细节.如果我们将同一张图像视为信号,进行频谱分析,可以得到图像的频域数据. 观察下面这组图 (来源),频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息.暗点为高频信号,代表图像的边缘和噪声.从组图可以看出,Degraded Goofy 与 Goofy…

深度学习的优化器（各类 optimizer 的原理、优缺点及数学推导）

深度学习优化器深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化,所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶,它控制着火量的大小.形式与时间等. 初级的优化器首先我们来一下看最初级的灶台(100 - 1000 元) Batch Gradient Descent (BGD) 名字叫做批梯度下降,实际上每次迭代会使用全部的数据来更新梯度(应该是取所有数据的平均梯度),具体公式如下: \[\theta = \theta - \eta \cdot \nabla_{\theta} J(\theta) \] 伪代码如…

深度学习中优化【Normalization】

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization? 深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

GEMM与AutoKernel算子优化

GEMM与AutoKernel算子优化随着AI技术的快速发展,深度学习在各个领域得到了广泛应用.深度学习模型能否成功在终端落地应用,满足产品需求,一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能.一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师.优化代码并不是一件简单的事,要求工程师既要精通计算机体系架构,又要熟悉算法的计算流程,稍微有经验的深度学习推理优化工程师都成了各家公司争抢的"香饽饽".需求多,算子优化自动化成为了未来的一大趋势. 为了方便更多的工程师进行推理优化,一个致力于降低优化…

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL…

deeplearning.ai 改善深层神经网络 week1 深度学习的实用层面听课笔记

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.…