指标收集是每个机器学习项目不可或缺的组成部分,它使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下,我们希望在不给训练过程带来额外开销的前提下收集和计算指标。与训练循环的其他部分一样,低效的指标计算可能会引入不必要的开销,延长训练 ...
如果所有机器学习工程师都想要一样东西,那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后 加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验,更快的产品迭代,还有最重要的一点需要更少的资源,也就是更省钱。
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