萊斯大學(xué)的助理教授 Anshumali Shrivastava 說(shuō)，「它應(yīng)用于任何深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，該技術(shù)都能亞線性地?cái)U(kuò)展，也就是應(yīng)用到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計(jì)算越多?！?/p>
該研究將會(huì)發(fā)布在今年的 KDD 會(huì)議上被介紹，它解決了谷歌、Facebook、微軟等大公司面臨的最大難題之一。這些大公司都在爭(zhēng)相建立、訓(xùn)練、部署大量的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)發(fā)展不同的產(chǎn)品，例如自動(dòng)駕駛汽車、翻譯、郵件智能回復(fù)。
Shrivastave 和萊斯大學(xué)的研究生 Ryan Spring 表示該技術(shù)來(lái)自于哈希法(hashing)，一種行之有效的數(shù)據(jù)檢索方法，經(jīng)過(guò)改編可極大地減少深度學(xué)習(xí)的計(jì)算成本。哈希法使用哈希函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易管理的小數(shù)值哈希(被稱作 hash)。哈希被存儲(chǔ)在表格中，類似于印刷書中的索引。
Spring 說(shuō)：「我們的方法融合了兩項(xiàng)技術(shù)——巧妙的本地敏感性哈希法變體(variant of locality-sensitive hashing)和稀疏反向傳播變體——以減少計(jì)算需求，且不附帶大量的精確度損失。例如，在小規(guī)模的測(cè)試中發(fā)現(xiàn)我們可以降低 95% 的計(jì)算，但是和通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)方法獲取的精確度依然差 1% 以內(nèi)?！?/p>
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建塊是人工神經(jīng)元。盡管在 1950 年代就被作為生物大腦神經(jīng)元的模型，人工神經(jīng)元還僅僅是把輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸出結(jié)果的數(shù)學(xué)函數(shù)和方程式。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，所有神經(jīng)元都有相同的初始狀態(tài)，就像白紙一樣，它們會(huì)隨著訓(xùn)練擁有各自的特定功能。在訓(xùn)練中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「看到」了大量數(shù)據(jù)，每個(gè)神經(jīng)元都會(huì)成為識(shí)別數(shù)據(jù)中特定模式的專用結(jié)構(gòu)。在最底層，神經(jīng)元執(zhí)行簡(jiǎn)單的任務(wù)。例如在圖像識(shí)別應(yīng)用中，底層神經(jīng)元或許用于識(shí)別亮/暗，或是物體的邊緣。來(lái)自這些神經(jīng)元的輸出會(huì)被傳遞到網(wǎng)絡(luò)中下一層的神經(jīng)元那里，經(jīng)受其他模式的識(shí)別和處理。僅有幾層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可識(shí)別面部、貓狗、交通指示牌和校車等概念。
Shrivastava 說(shuō)：「向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)添加更多的神經(jīng)元能擴(kuò)展其表現(xiàn)性能，而我們希望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有大小上限，據(jù)報(bào)道谷歌正在嘗試訓(xùn)練一個(gè)包含 1370 億神經(jīng)元的模型?！瓜啾戎?，對(duì)于訓(xùn)練和部署這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)有計(jì)算力的限制。
他說(shuō)：「如今使用的大部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法都開(kāi)發(fā)于 30 至 50 年前，設(shè)計(jì)時(shí)并未考慮計(jì)算復(fù)雜性。但有了大數(shù)據(jù)之后，在資源上有了基本的限制，比如計(jì)算周期、能耗和存儲(chǔ)。我們實(shí)驗(yàn)室旨在解決這些限制。」
Spring 表示，大規(guī)模的深度網(wǎng)絡(luò)中，哈希法將會(huì)極大地節(jié)省計(jì)算量和能耗。
他說(shuō)：「節(jié)能隨著規(guī)模而增加是由于我們利用了大數(shù)據(jù)之中的稀疏性。例如，我們知道一個(gè)深度網(wǎng)絡(luò)有 10 億個(gè)神經(jīng)元。對(duì)于任何給定的輸入，比如一只狗的圖片，只有其中的幾個(gè)會(huì)變興奮。按照數(shù)據(jù)用語(yǔ)，我們將其稱為稀疏性，而正是由于稀疏性，我們的方法將在網(wǎng)絡(luò)變大之時(shí)節(jié)能更多。因此，當(dāng)我們展示了 1000 個(gè)神經(jīng)元的 95% 的節(jié)能時(shí)，數(shù)學(xué)表明我們可以為 10 億個(gè)神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)超過(guò) 99% 的節(jié)能?！?/p>
會(huì)員中心
