Diese publikationsbasierte Dissertation umfasst zwei Arbeiten, die für eine effizientere Ressourcennutzung plädieren, indem sie den Status quo gängiger DL-Praktiken in Frage stellen und praktische Leitlinien sowie künftiges Optimierungspotenzial bieten.
Durch die Anwendung eines empirischen Ansatzes zur Bewältigung von DL-Engpässen trägt diese Arbeit dazu bei, die End-to-End-Trainingszeiten von DL-Systemen zu verbessern, indem sie die vorhandene Hardware nutzt und sich sowohl auf die Datenvorverarbeitung als auch auf das DL-Training konzentriert.
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Diese publikationsbasierte Dissertation umfasst zwei Arbeiten, die für eine effizientere Ressourcennutzung plädieren, indem sie den Status quo gängiger DL-Praktiken in Frage stellen und praktische Leitlinien sowie künftiges Optimierungspotenzial bieten.
Durch die Anwendung eines empirischen Ansatzes zur Bewältigung von DL-Engpässen trägt diese Arbeit dazu bei, die End-to-End-Trainingszeiten von DL-Systemen zu verbessern, indem sie die vorhandene Hardware nutzt und sich sowohl auf die Datenvorve...
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