传统机器的每一个模型(可以理解为对知识结构的描述)往往对应一种甚至多种训练算法;而深度学习里,几乎所有模型都用一种算法 stochastic gradient descend(SGD)或者其大同小异的变种来训练。这样,基础架构工程师负责训练系统的开发;模型研究人员复用之,大大减小了科研的工程负担,提升了模型研发的效率。
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