评估模拟训练在迁移学习中的性能

本研究针对当前模拟内存计算在深度学习训练中存在的算法短缺问题，提出了一种新算法c-TTv2，该算法利用切割技术来克服训练过程中设备特性带来的挑战。结果表明，该算法在CIFAR100数据集上具有良好的迁移学习性能和对设备规格变化的稳健性，展现了其潜在应用价值。