19.2 在相同的模型中可以看到不同的例子

内容与核心概念

前一页的大小和质量不同。
复制设备上的加权数并分隔数据。 在合并平均错误时, 必须考虑到不同的电流数 。
您可以分割数据、表格或步骤。部分结果需要链接。不同的模式首先转换为宽度适当的矢量,专家则按照有限的路线选择。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
复制品看到不同的例子,并就长效磷达成一致意见
在史无前例的数据光谱中,每个复制品都储存完整的参数,处理本地微型批次,并接收本地梯度。 集体减少形成全球散装散货,然后产生相同的优化步骤。
g
=
1
R
∑
r
=
1
R
g
r
,
θ
′
=
Opt
⁡
(
θ
,
g
,
s
t
a
t
e
)
.
g=\frac1R\sum_{r=1}^{R}g_r,
\qquad \theta' = \operatorname{Opt}(\theta,g,state).
g
=
R
1
​
r
=
1
∑
R
​
g
r
​
,
θ
′
=
Opt
(
θ
,
g
,
s
t
a
t
e
)
.
如果复制品上的有效牌子的编号因覆写/制模而不同, 已完成本地手段的平均值可能给错份数。 可靠的合同会删除梯度和分母有效标签。 渐变累积会增加有效的批量而不增加replic, 但会将数字向前/ 后改为优化步骤 。
模型就是这么显示的
图表显示了散射实例、本地的前向/后向、全轨和单高屏障。 优化状态可以是可复制的或硬的;后者已经在改变记忆/通信合同,尽管数学全球梯度保持不变。
适用范围。
双倍复制不能保证双倍增压:通信和输入管道成为瓶颈。 大批量可能需要另一种闪电率等级和影响优化。 Asynchronus 变体有钢射线,本公式没有描述。
replica_grads_19b=[[1.0,3.0],[3.0,1.0]]
global_grad_19b=[sum(row_19b[j_19b] for row_19b in replica_grads_19b)/len(replica_grads_19b) for j_19b in range(2)]
weights_19b=[5.0,5.0]; lr_19b=0.1
updated_19b=[w_19b-lr_19b*g_19b for w_19b,g_19b in zip(weights_19b,global_grad_19b)]
assert global_grad_19b==[2.0,2.0] and updated_19b==[4.8,4.8]
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
适量温和的手段正在复制一个全球目标。
一个表格分为几个部分,这个问题如何继续?
第19章的皮顿实例
学术基础