We show empirically that in SGD training of deep neural networks, one can, at no or nearly no loss of accuracy, quantize the gradients aggressively—to but one bit per value—if the quantization error is carried forward across minibatches (error feedback). This size reduction makes it feasible to parallelize SGD through data-parallelism with fast processors like recent GPUs. We implement data-parall
リンク www.city.chichibu.lg.jp 市道大滝幹線17号線(旧中津川林道)の通行止め/秩父市 秩父市役所公式ホームページです。市政の情報、日々のトピック、イベント、観光、ビジネス情報などを提供しています。 98
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