新闻稿

浸大与腾讯合作　更快速训练人工智能兼保持准确度 突破国际纪录

星期二, 2018年11月06日

香港浸会大学的学者与腾讯机智机器学习平台的人员，合作创出一项新方法，能够更快速地教导电脑学习辨別资料并保持准确度，表现超越所有现存系统。

研究团队透过训练人工智能模型，在维持基准准确性的前提下，只需用4分钟完成训练AlexNet（现有的国际纪录是11分钟）和6.6分钟完成训练ResNet-50（现有国际纪录是15分钟）这两种机器学习系统以辨別图像。AlexNet和ResNet-50是庞大的图像识別资料库ImageNet上的机器学习系统。训练成果可应用到图像识別技术上。

机器学习是用使用计算方式，教导电脑「学习」辨別庞大的数据，过程中不需人类使用程式。计算出来的结果可应用到人工智能的数据和图像识別上。

浸大成员包括计算机科学系褚晓文教授和博士生施少怀。褚教授说：「我们提出了一项新的优化方法去调整训练系统，令机器学习达到最佳效果而维持原有的准确度。坊间训练人工智能的方法五花八门，当研究人员致力训练系统造出更快的识別时间，准确度却下降。因此，教授机器快速并准确学习一直是研究人员追求的目标。」

褚教授表示，训练人工智能所需的时间往往受运算时间和通讯时间影响。研究团队在这两方面都取得突破。在运算时间方面，团队使用较简易的「FP16」运算方法取代传统的「FP32」方法，令运算更快又维持原有的准确度。在通讯时间方面，由于受数据块的大小和它的传输模式影响，团队创新利用一种名为「张量融合（tensor fusion）」的通讯方式，将大量小型的数据块集合成更较大的组件，大大提升整个人工智能训练的通讯模式，因此提升训练人工智能的效率。

这项新技术可应用到更快速准确地辨別资料，以及其他人工智能的应用，例如机器翻译、自然语言处理（简称 NLP，让电脑拥有理解人类语言的能力）、医疗图像分析和集体缐上游戏等。

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传媒查询：浸大传讯公关处吴贝芝（3411 5262，hkbunews@hkbu.edu.hk）。