Résumé
Ñaareelu rang bi gëna xéewale dafay jëfandikoo leerali courbure (matrix Hessien bu ñaareelu derivatif) ngir jël jéego yu gëna am xel ngir yegg ci lu gëna ndaw, te baña yam ci pente bi kese. Mën na booloo ci ay iteration yu néew lool ci wàcci gradient bu leer, waaye njëgu xayma courbure bi taxna mu jafe ci escaleer.
Ñaareelu jaar-jaar bi gëna xéewale ak pexe Newton yi dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi.
Plongeur bu xóot
Wàccig gradient bi xamna pente bi ci sa poñ bi fi nekk, moo tax dafay tànn dayo jéego bu fiks wala buñ defaree loxo, ba noppi yaakaar li gëna baax. Xeetu Newton dafa dem lu gëna sori: dafay xool itam ni pente bi di soppeekoo (courbure bi), mu jàpp ci Hessian bi, di matrix bu am ñaareelu derivatif partiel yépp. Coppite bi dafay yokk Hessian bu dëddu bi ak degrade bi, biy soppi ci saasi yoon wu nekk ba noppi wàcci ci wetu li gëna ndaw ci xayma kwadratik bi ci gox bi. Ngir bool bu mat sëkk, njuréefi Newton dafay dem ba ci suufa suuf ci benn jéego. Japp bi mettiwoon na: ab model bu am N parametre amna Hessian N-by-N, kon denc ko ak soppi ko lu tollu ci N-mémoire carré ak N-cubed calcul. Ngir reso yu am ay miliyaar ciy parametre loolu mënatul am, moo tax praktisien yi di jëfandikoo xayma yu yomb.
Gis-gis xarala
Coppite Newton bi mooy x_beesu = x - H_ñu dellu ginaaw ci penku bi, fu H nekk Hessian bi. Pexem Quasi-Newton yu melni BFGS ak L-BFGS moytu nañu xayma H ci saasi ci tabax ap xayma buy daw ci inverseem ci wuute gradient yu toppalante. L-BFGS du denc yenn vecteur gradient yu mujj yi ak jéego yi ci barabu matrix bi yépp, dagg mémoire bi ci N-carré dem ba ci N bu ndaw, boole ci tëye li gëna bari ci gaawaayu convergence bi.
Xam ñaareelu yoon ci gëna xéewale ak njuréefi Newton
Ñaareelu rang bi gëna xéewale dafay jëfandikoo leerali courbure (matrix Hessien bu ñaareelu derivatif) ngir jël jéego yu gëna am xel ngir yegg ci lu gëna ndaw, te baña yam ci pente bi kese. Mën na booloo ci ay iteration yu néew lool ci wàcci gradient bu leer, waaye njëgu xayma courbure bi taxna mu jafe ci escaleer. Ñaareelu jaar-jaar bi gëna xéewale ak pexe Newton yi dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Ñaareelu-Order Optimization ak Newton Methods ni xeetu liggéey, du benn man-man: fësal njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Ñaareelu-Order Optimisation ak Njàngalem Newton dañuy gëna xéewale architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
L-BFGS méngoo ak régression logistic ak yeneen xeetu convex ci scikit-learn, fu muy faral di raw wàccinu gradient bu leer ci kaw done yu ndaw wala yu digg
Defar ay mbir ci tabaxaat 3D ak SLAM, fu Gauss-Newton ak Levenberg-Marquardt setal pose yi ak poñ yi
Taggat ay reso neuronal yu ndaw yu am xibaar ci physique, fu L-BFGS mëna am njubte gi Adam di jéema yegg
Shampoo ak K-FAC ñu ngi gaawlu jàngat bu xóot ci anam wu yaatu ci jegewaale jumtukaayu Hessian
Modèlu jëfandikoo
Ñaareelu-Optimisation ak Njàngalem Newton ci jëf
L-BFGS méngoo ak régression logistic ak yeneen xeetu convex ci scikit-learn, fu muy faral di raw wàccinu gradient bu leer ci kaw done yu ndaw wala yu digg.
L-BFGS méngoo ak regression logistic ak yeneen xeetu convex ci scikit-learn, fu muy faral di daan wàcci gradient bu leer ci datasets yu ndaw ba yu digg yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuumte yi ak produit yi ci diir bi.
Ñaareelu-Optimisation ak Njàngalem Newton ci jëf
Reglage package ci tabaxaat 3D ak SLAM, fu Gauss-Newton ak Levenberg-Marquardt setal pose kamera yi ak poñ yi.
Reglage bundle ci tabaxaat 3D ak SLAM, fu Gauss-Newton ak Levenberg-Marquardt setal pose kamera yi ak position point yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu leeralee kalite bi ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuumte yi ci diiru liggéey bi ak njariñu liggéey bi.
Ñaareelu-Optimisation ak Njàngalem Newton ci jëf
Taggat ay reso neuronal yu ndaw yu am xibaar ci physique, fu L-BFGS mëna yegg ci njubte gi Adam di jéema yegg.
Taggat reso neuronal yu ndaw yu am xam-xam ci physique, fu L-BFGS amee njubte gi Adam di xeex ngir yegg. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Ñaareelu-Optimisation ak Njàngalem Newton ci jëf
Shampoo ak K-FAC ñu ngi gaawlu tàggat yaram bu xóot ci anam wu yaatu ci jegewaale jumtukaayu Hessian.
Shampoo ak K-FAC gaawlu njàngale bu xóot ci escale bu yaatu ci jegewaale Hessian's structure Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.