Лучшее зарегистрированное время обучения для алгоритмов AlexNet и ResNet-50 — это 11 и 15 минут. Ученые из Гонконгского баптистского университета нашли способ сократить это время до 4 и 6,6 минут соответственно.
Нейросети, с которыми работали исследователи, созданы для распознавания изображений. Алгоритмы используют базу данных ImageNet и умеют определять объекты с высокой точностью.
«Мы предложили оптимизированный метод обучения, который значительно улучшает результат без потери точности, — цитирует Phys.org профессора Чу Сяовэня. — Модели машинного обучения с высокой скоростью при сохранении точности очень важны для ученых».
Время, затраченное нейросетью на обучение, зависит от многих факторов, в том числе от вычислительной мощности и пропускной способностью сети. Чтобы добиться высоких результатов, гонконгские ученые оптимизировали передачу информации, объединяя маленькие пакеты данных, говорится в опубликованном исследовании.
Авторы разработки предлагают использовать эту технологию для масштабных проектов распознавания изображений, анализа медицинских изображений, машинного перевода, а также для онлайн-игр.
Гонконгские ученые провели свой эксперимент совместно с китайским интернет-гигантом Tencent. Эта корпорация активно вкладывает деньги в развитие ИИ. Например, инженеры компании создали нейросеть, побеждающую в StarCraft у алгоритма-читера.
Источник: hightech.plus
