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多GPU训练是一种利用多个图形处理单元（GPU）并行计算能力来加速深度学习模型训练的技术，在处理大规模数据和复杂模型时能显著提高训练效率。以下是关于它的详细介绍：
多GPU训练的核心原理是数据并行和模型并行。 - 数据并行：将训练数据分割成多个子集，每个GPU处理一个子集，在每个训练步骤中，各个GPU独立地进行前向传播和反向传播计算梯度，然后将梯度汇总并更新模型参数。这种方式可以同时处理更多的数据，加快训练速度。 - 模型并行：将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行计算，例如，一个大型神经网络的不同层可以分别在不同的GPU上执行，当数据通过模型时，在GPU之间传递中间结果。这样可...
数据增广是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的数据处理技术，通过对原始数据进行各种变换，增加数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。以下是详细介绍：
预训练模型是指在大规模的通用数据集上进行预先训练，学习到丰富的特征表示或通用知识，然后可根据具体任务需求进行微调的深度学习模型。以下是对其详细介绍：
重用分类器权重是一种在机器学习和深度学习中常见的技术手段，以下是关于它的详细介绍：
目标数据集（Target Dataset）通常是相对于源数据集而言的，是在特定任务处理过程中，经过一系列操作后最终要用于特定分析、模型训练、评估等目的的数据集合，以下是对其详细介绍：
源数据集（Source Dataset）是指在进行数据分析、机器学习、数据挖掘等任务时，最初获取的未经处理或仅经过初步处理的原始数据集合，以下是关于它的详细介绍：
Softmax回归是一种用于多分类问题的广义线性回归模型，在机器学习和深度学习领域中有着广泛的应用，以下是对其详细介绍：
特征抽取（Feature Extraction）是一种从原始数据中自动提取具有代表性和区分性特征的技术，广泛应用于机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域，以下是对其详细介绍：