混在して、多くのラベルを持つ精度 -- mxnet フィールド と gluon フィールド 関連 問題

Mixed,precision with many labels












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問題

日本語

膨大な数のクラスを持つデータセットの精度でMxNet Gluonを使ってモデルを訓練したいです。ただし、クラスの数はfloat16の制限を超え、いくつかのラベルと予測はINFです。これを解決するにはどうすればいいですか?

英語

I want to train a model with mxnet gluon with mixed precision on a dataset with a huge number of classes. However, the number of classes exceeds the limit of float16 and some of the labels and predictions are inf. How do I solve this?

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回答リスト

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float16とfloat32の混合物を使いたい(それは混交精密トレーニングの後付けです!)。あなたのデータ、ラベル、そしてネットワークの特定の他の部分(E. expとsoftmax)はfloat16に変換されるべきではありません。そうでなければ、あなたが見つけているときにInfの問題を取得するでしょう。 MXNET AMP(自動混合精度)をチェックアウトすることをお勧めします。 このチュートリアル。

 

You'll want to use a mixture of Float16 and Float32 (it's mixed precision training afterall!). Your data, label and certain other parts of your network (e.g. exp and softmax) shouldn't be converted to Float16, otherwise you'll get Inf issues as you're finding. I recommend checking out MXNet AMP (Automatic Mixed Precision). See this tutorial.

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