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公开(公告)号：CN110929627B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201911126284.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于宽模型稀疏数据集的高效GPU训练模型的图像识别方法，将图像的像素转换为向量，再对向量进行训练归类；通过建立机器学习训练方法CuWide，CuWide采用了复制策略、重要性缓存、面向列的存储和多流技术的流管道，利用GPU并使用大量稀疏数据集高效地训练图像识别预测宽模型，将图像识别预测宽模型在GPU上部署、训练，本发明方法在训练大规模的宽模型方面性能优异，可大大提高图像识别的效率。
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公开(公告)号：CN110929627A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911126284.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于宽模型稀疏数据集的高效GPU训练模型的图像识别方法，将图像的像素转换为向量，再对向量进行训练归类；通过建立机器学习训练方法CuWide，CuWide采用了复制策略、重要性缓存、面向列的存储和多流技术的流管道，利用GPU并使用大量稀疏数据集高效地训练图像识别预测宽模型，将图像识别预测宽模型在GPU上部署、训练，本发明方法在训练大规模的宽模型方面性能优异，可大大提高图像识别的效率。
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