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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 1,504 - 1,507 (4page)
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Due to the enormous computational cost of deep learning-based Neural Networks, reducing training time and computational cost is a challenging but essential task. We proposed a low precision scheduling technique based on the importance between direction and scale of gradients. Considering the direction of gradient more important than the scale of itself is how we approach the scheduling technique when the scale of gradients is big enough at the initial stage. We implemented this technique on image classification tasks with Cifar-10 with AlexNet and we show the improvements of training speed with convergence tendency of proposed technique.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Simulation results
4. Conclusion
References
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