【深度学习】什么是混淆精度训练？缩放因子 S 的选择 ...

混淆精度训练详解

弁言

在深度学习模子的训练过程中，计算效率和内存使用是两个关键因素。随着模子复杂度和数据量的增加，优化这些因素变得尤为紧张。混淆精度训练是一种有用的方法，通过在训练过程中使用不同的浮点数精度（比方16位和32位），可以显著提高计算效率并减少内存使用。本文将详细先容混淆精度训练的基本原理、实现方法及其在实际应用中的效果。
混淆精度训练的基本原理

降低计算精度

混淆精度训练的核心思想是降低大部门计算的精度。比方，使用半精度浮点数（FP16）进行前向流传和反向流传计算。相比于单精度浮点数（FP32），FP16运算更快，且占用的内存更少。这可以显著加快计算速度，特殊是在使用支持Tensor Core的NVIDIA GPU时 。
保持高精度权重

为了制止数值不稳固性和精度损失，混淆精度训练通常会保留一个FP32格式的“主权重”副本。在每次迭代中，会生成一个FP16格式的权重副本用于计算，完成计算后再将FP16权重更新反映回FP32主权重中 。
损失缩放

由于FP16的动态范围较小，在反向流传时大概会导致梯度下溢（即梯度变为零）。为了办理这个标题，混淆精度训练引入了损失缩放技术，即在反向流传之前将损失乘以一个缩放因子，使梯度变大，然后在更新权重时再除以这个缩放因子 。
自动化工具

当代深度学习框架如PyTorch和TensorFlow都提供了自动混淆精度训练工具。比方&#x

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