主要观点总结
本文介绍了EfficientTrain++：一种用于视觉基础网络训练的广义课程学习算法。该算法旨在通过逐步揭示数据的由易到难的特征或模式，提高模型训练效率。文章详细阐述了研究动机、方法简介、实验结果及研究细节。
关键观点总结
关键观点1: 研究动机
随着模型尺寸和训练数据规模的增大，计算机视觉模型的训练开销日益高昂，成为制约模型进一步发展和工业应用的关键因素。清华大学的研究团队提出了一种广义课程学习（Generalized Curriculum Learning）算法，旨在解决这一问题。
关键观点2: 方法简介
广义课程学习的核心思想在于，不进行数据维度的筛选，一直使用全部训练数据，但在训练过程中逐步揭示每个数据样本的由易到难的特征或模式。该算法通过融合频域和空域的两个核心发现，提出了EfficientTrain++方案，包括低频裁切和强度可调的空域数据增强等技术。
关键观点3: 实验结果
EfficientTrain++在多种视觉基础网络上实现了性能无损的训练加速，可降低1.5倍左右的训练开销。该算法通用于不同的训练数据规模、训练开销和不同的网络结构。对于较小的模型，还可以实现显著的性能提升。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨机器之心 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 极市导读 即插即用地实现视觉基础网络 1. 5−3.0× 无损训练加速 。上游、下游模型性能均不损失。实测速度与理论结果一致。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本论文作者王语霖是清华大学自动化系 2019 级直博生，师从吴澄院士和黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习、计算机视觉等。他曾以第一作者在 TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV 等期刊、会议上发表论文，曾获百度奖学金、微软学者、CCF-CV 学术新锐奖、字节跳动奖学金等荣誉。个人主页：wyl.cool 本文主要介绍刚刚被 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （TPAMI）录用的一篇文章：EfficientTrain++: Generalized Curriculum Learning for Efficient Visual Backbone Training。 论文链接： https://arxiv.org/pd
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