原位分析
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中国科学院深度学习模型的原位可视分析研究取得进展
深度学习网络在各领域展现出强大的能力，但高效训练高质量网络仍面临挑战。传统的深度学习网络训练可视化方法，通常采用事后分析策略，存在数据量巨大、存储困难、i/o开销高昂以及无法实时干预等问题，尤其难以从海量时间序列数据中提取详细的训练过程信息，制约了模型优化。 为此，中国科学院计算机网络信息中心先进交…
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深度学习网络在各领域展现出强大的能力，但高效训练高质量网络仍面临挑战。传统的深度学习网络训练可视化方法，通常采用事后分析策略，存在数据量巨大、存储困难、i/o开销高昂以及无法实时干预等问题，尤其难以从海量时间序列数据中提取详细的训练过程信息，制约了模型优化。 为此，中国科学院计算机网络信息中心先进交…
