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cords:使用核心集和数据选择，将端到端的培训时间从数天减少到数小时（或数小时减少到数分钟），并将能源需求成本降低一个数量级-源码
开发工具:
文件大小: 906kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-26
详细说明：COResets和数据子集选择
使用核心集和数据选择，将端到端的培训时间从数天减少到数小时（或数小时减少到数分钟），并将能源需求/成本减少一个数量级。
在本自述文件中
什么是CORDS？
是COReset和数据选择库，用于提高机器学习时间，能源，成本和计算效率。 CORDS构建在pytorch之上。 如今，深度学习系统的计算量非常大，周转时间长，能源效率低，成本高和资源要求高（有关以下内容，请参见和有关这些影响的量化的更多详细信息）。 CORDS致力于在不牺牲准确性的情况下提高深度学习的能源，成本，资源和时间效率。 以下是CORDS试图实现的目标：
数据效率
减少端到端培训时间
减少能源需求
减少资源（GPU）需求和成本
CORDS的主要目的是从海量数据集中选择合适的代表性数据子集，并且它是反复进行的。 CORDS利用了数据子集选择的一些最新进展，尤其是核心集和子模数的想法选择了此类
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