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【PFN2023インターンブログ】夏季インターンの角野祐弥さんによる寄稿です。焼きなまし法による計算列の最適化の前処理として計算列を縮約することによりさらに性能を改善することができました。
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NeurIPSに採択された関連論文についてはこちら:
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【論文】PFNの @asi1024 , @xuzijian629 らによる深層学習モデルの学習時の省メモリ化に関する論文が #NeurIPS2023 に採択されました。セグメント木を内部状態に持つ焼きなまし法で、様々な大規模なモデルのメモリを7割以上削減する計算列を高速に求める手法を提案しました。
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