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控制方差的自适应采样高效反向传播
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员引入了一种方差控制的自适应采样（VCAS）方法，通过使用细粒度的分层重要性采样和杠杆得分采样，在神经网络训练中加快了训练过程并降低了计算量。在多个任务中评估后发现，VCAS可以减少最高达73.87%的BP计算量和49.58%的整个训练过程计算量，同时保持准确性。
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关键要点
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研究人员引入了一种方差控制的自适应采样（VCAS）方法。
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VCAS方法使用细粒度的分层重要性采样和杠杆得分采样。
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该方法加快了神经网络训练过程并降低了计算量。
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在多个任务中评估后，VCAS可以减少最高达73.87%的BP计算量。
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VCAS还可以减少49.58%的整个训练过程计算量，同时保持准确性。
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