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Le deep learning apprend deux fois plus vite à reconnaîtres les images

Gautier Virol , ,

Publié le

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En rationnalisant la manière dont un réseau de deep learning analyse les images, des chercheurs de l’Université de Caroline du Nord ont réussi à réduire leur temps d’entraînement de plus de 60%. Un gain de temps, d’énergie et de puissance de calcul pour développer plus efficacement de nouveaux outils d’intelligence artificielle.  

Le deep learning apprend deux fois plus vite à reconnaîtres les images
Une méthode pour accélérer le deep learning

Le deep learning a gagné ses lettres de noblesse. Mais cette forme d’intelligence artificielle, largement utilisée dans la reconnaissance visuelle, demande d’être entraînée pour être opérationnelle. Grâce à des chercheurs de l’Université d’Etat de Caroline du Nord, la durée de cet entraînement a été réduite de plus de 60%, pour certains types de réseaux de neurones.

"Un des plus gros défis du développement de nouveaux outils d’IA est le temps et l’énergie de calcul que prend l’entraînement d’un réseau de deep learning, explique le professeur Xipeng Shen dans un article publié sur le site de l’Université américaine. Nous avons développé une manière d’accélérer ce processus, appelée réutilisation adaptive profonde [adaptive deep reuse]. Nous avons démontré qu’elle peut réduire les temps d’entraînement jusqu’à 69%, sans perte de précision".

Regrouper les images identiques

Lors de son entraînement à la reconnaissance d'images, un réseau de neurones parcourt des[…]

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