These processes include your service requests, such kakım setting your privacy preferences, logging in or filling out forms. You may set your browser to block or warn you about these cookies, but in this case, some parts of the şehir may derece function.
论文指出，门控网络倾向于收敛到一种状态，总是为相同的几个专家产生大的权重。这种不平衡是自我强化的，因为受到青睐的专家训练得更快，因此被门控网络更多地选择。这种不平衡可能导致训练效率低下，因为某些专家可能从未被使用过。
Herhangi bir web sitesini görüşme ettiğinizde kent, tarayıcınızdan alelumum tanımlama detayları biçiminde yürütmek üzere bilgiler alabilir veya depolayabilir. Bu bilgiler; siz, tercihleriniz evet da aletinız için mümkün veya siteyi beklediğiniz şekilde çhileıştırmak üzere kullanılabilir. Bilgiler çoğunlukla sizi aracısız tanımlamaz ancak size henüz kişiselleştirilmiş bir web deneyimi sunabilir.
【答】Yours is twice as large as mine . = Yours is twice the size of mine .你的是我的两倍大。（摘自外研社、建宏《英汉多功能词典》）
modelleri ortada katkısızladığı fonksiyonlar sebebiyle en çok yeğleme edilen hasta karyolasıdır.
知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。
Platin Döşek, Türkiye'bile hasta yatağı kiralama index sistemini serlatan ve 2009 yılından bu yana hastaların evde bakım süreci bâtınin hevesli hasta yatakları üreten bir firmadır. İLETİŞİM BİLGİLERİ
为了解决这个问题，论文提出了使用多个模型（即专家，expert）去学习，使用一个门控网络（gating network）来决定每个数据应该被哪个模型去训练，这样就可以减轻不同类型样本之间的干扰。
We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website. If you continue to use this kent we will assume that you are happy with it. Ok
Data provided here represents Contract for Difference (CFD) prices and is derece directly sourced from any exchanges. These prices are derived by market makers and may potentially differ from actual market prices.
Başarım Teşhismlama Bilgileri Bu teşhismlama bilgileri, sitemizin başarımını ölçebilmemiz ve iyileştirebilmemiz muhtevain sitenin ziyaret edilme saykaloriı ve yoğunluk kaynaklarını sayabilmemizi esenlar.
是一个超参数，用于调整辅助 loss 的权重。论文中选择了 ，这个值足够大，可以确保负载均衡，同时又足够小，不会压倒主要的交叉熵目标（即主要的训练损失）。论文实验了从 到 的 值范围，发现 的值可以快速平衡负载，同时不会干扰训练损失。
作者还尝试了混合精度的方法，例如用 bfloat16 精度训练专家，同时对其余计算使用全精度进行。较低的精度可以减少处理器间的通信成本、计算成本以及存储 tensor 的内存。然而，在最初的实验中，当专家和门控网络都使用 bfloat16 精度训练时，出现了不稳定的训练现象。这种不稳定性主要是由路由计算引起的，因为路由涉及指数函数等操作，这些操作对精度要求较高。因此，为了保持计算的稳定性和精确性，保持更高的精度是重要的。为了减轻不稳定性，路由过程也使用了全精度。
在稀疏模型中，专家的数量通常分布在多个设备上，每个专家负责处理一部分输入数据。理想情况下，每个专家应该处理相同数量的数据，以实现资源的均匀利用。然而，在实际训练过程中，由于数据分布的不均匀性，某些专家可能会处理更多的数据，而其他专家可能会处理较少的数据。这种不均衡可能导致训练效率低下，因为某些专家可能会过载，而其他专家则可能闲置。为了解决这个问题，论文中引入了一种辅助损失函数，以促进专家之间的负载均衡。