yaygın tüketici sınıfı GPU'larda eğitilebilir sinir ağlarının büyüklüğü hakkında genel bir tahmin yapmak mümkün müdür ? Örneğin:
Hareketin Ortaya Çıkışı (Takviye) makalesi nöronların tanh aktivasyonunu kullanarak bir ağı eğitir. Düzlemsel Yürüteç için 300.200.100 adet olan 3 katmanlı bir NN'ye sahiptirler . Ama donanımı ve zamanı bildirmiyorlar ...
Ancak genel bir kural geliştirilebilir mi? Ayrıca sadece mevcut ampirik sonuçlara dayanmaktadır, örneğin:
X Sigmoid aktivasyonu kullanan birimler, 1060'da saatte bir Y öğrenme tekrarını çalıştırabilir.
Veya b yerine a etkinleştirme işlevinin kullanılması performansta zamanın düşmesine neden olur.
Bir öğrenci / araştırmacı / meraklı zihin bu ağlarla oynamak için bir GPU satın alacaksa, ne elde edeceğinize nasıl karar verirsiniz? Görünüşe göre giriş seviyesi bütçe seçeneği 1060, ancak yüksek güçlü bir masaüstü oluşturmak ve tasarruflu $ isteğe bağlı bulut altyapısı yerine sadece berbat bir netbook almanın daha akıllı olmadığını nasıl değerlendirebilirsiniz.
Soru için motivasyon: Sadece 1060 satın aldım ve (zekice, daha sonra soruyu sormak için ha ha) $ 'ı tutup korumamı ve bir Google Cloud hesabı oluşturmamı merak ettim. Ve eğer yüksek lisans tez simülasyonumu GPU'da çalıştırabilirsem.