ResNeXt101 번역 #100
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ResNeXt101 번역 #100
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poroblem
reviewed
Sep 13, 2022
Taeyoung96
reviewed
Sep 14, 2022
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@HyunKyungHan
Mixed precision 기법을 대체할만한 단어가 없을까 고민이 됩니다... 😏
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| This model is trained with mixed precision using Tensor Cores on Volta, Turing, and the NVIDIA Ampere GPU architectures. Therefore, researchers can get results 3x faster than training without Tensor Cores, while experiencing the benefits of mixed precision training. This model is tested against each NGC monthly container release to ensure consistent accuracy and performance over time. | ||
| ResNeXt101 모델은 Volta, Turing 및 NVIDIA Ampere 아키텍처에서 Tensor Core를 사용하여 혼합 정밀도 방식으로 학습됩니다. 따라서 연구자들은 혼합 정밀도 학습(Mixed Precision Training)의 장점을 경험하는 동시에 Tensor Cores를 사용하지 않을 때보다 결과를 3배 빠르게 얻을 수 있습니다. 이 모델은 시간이 지남에도 지속적인 정확도와 성능을 유지하기 위해 월별 NGC 컨테이너 출시에 대해 테스트되고 있습니다. |
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mixed precision이 혼합 정밀도보다는
정밀도라는 단어가 조금 와닿지 않는데 마땅히 대체할 만한 단어가 떠오르지 않는군요.. 🥲
16비트와 32비트를 함께 사용하여 학습되었다는 의미로 의역을 해보면 어떨까요?
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흠.. 생각해봤는데 두 방법 중 어떤 게 더 나을까요?🤨
- 첫 문장에서
혼합 정밀도 방식으로 학습됩니다.대신16비트 부동소수점과 32비트 부동소수점을 함께 사용해 학습합니다.라고 적는다. 혼합 정밀도 방식[1]와 같이 주석을 달고 본문 하단에[1] 빠르고 효율적인 처리를 위해 16비트 부동소수점과 32비트 부동소수점을 함께 사용해 학습하는 방식라고 적는다.
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의견 달고 갑니다. 저는 후자가 더 깔끔해 보이네요!
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아래에도 혼합 정밀도 라는 용어가 나와서, 주석으로 설명하는 것도 괜찮을 것 같아요.
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저도 2번이 더 나은 것 같아서 주석 달았습니다!
의견 감사드립니다! :)
HyunKyungHan
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Taeyoung96
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Sep 15, 2022
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