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重庆时时龙虎和规律MIT长篇论文:我们热捧的AI翻译和自动驾驶需用技术性价比重估
浏览: 发布日期:2020-08-01

  了。人们专注于「算法」优化和「硬件」性能的提升,以及愿意投入更高的「成本」来获得更好的性能。

  但是现在,深度学习的计算需求越来越大,这些所谓的「方法」开始变得无济于事了。

  他们设置了一个生成模型,在可能的1000个参数中,有10个非零参数,并考虑4个模型来尝试发现这些参数。

  Flexible model:拥有模型中所有1000个潜在参数,并使用「最小二乘估计」。

  于是,就得出了这样的结果——模型复杂度与正则化对模型性能和对计算要求的影响。重庆时时龙虎和规律

  其中模型性能,是以与最佳预测器相比预测的归一化平均平方误差的负对数(以10为底)。

  当数据量小的时候,传统的机器学习技术做得更好,但灵活的深度学习模型在数据量更大的情况下做得更好 。

  可以看到,所有的深度学习模型的实际算力需求,在近几年里,远远高于「硬件性能」提升中需要的计算能力。

  ImageNet为基准,显示了ImageNet数据集上图像识别错误率的下降及其与这些模型的计算要求的相关性。

  除此之外,在问题回答、命名实体识别、机器翻译等领域也表现出了对计算能力的依赖性。

  除了机器翻译(英语到德语),使用的计算能力的变化很小。其他的模型的依赖性都很强,其中问题回答的依赖性达到了7.7。

  总的来说,在深度学习的许多领域中,训练模型的进展都依赖于计算能力的大量增加。

  今年一月,Facebook的AI副总裁Jerome Pesenti在接受《连线》采访时,就表示,该领域很快就会「碰壁」。

  AI科研成本的持续上涨,或导致我们在该领域的研究碰壁,现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步,我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

  那么对于现在的机器翻译、自动驾驶等项目需要重新考虑一下,「如何实现以最低的成本实现收益最大化」。

  换而言之,作为商业模型来落地的AI翻译和自动驾驶项目,是时候要用「性价比」来重估了。

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