来源:发表在arXiv10/7 / 2019
最近的一篇论文发表在arXiv的团队加州大学伯克利分校的研究人员指出,神经网络越来越阻碍设备内置的能力有限GPU内存。加州大学伯克利分校的团队使用现成的数值解决制定最优rematerialization任意深层神经网络策略与非均匀TensorFlow计算和内存开销。此外,加州大学伯克利分校的团队演示了如何优化rematerialization允许更大的批量大小和大幅减少内存使用,以最少的计算开销在一系列图像分类和语义分割架构。
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