近日，来自加州大学伯克利分校的研究人员创造性地提出了一种神经网络训练新方法，成功将深度学习的训练时间缩短了50％。这个重大发现在科技圈引起了广泛关注，被誉为改变人工智能领域的一个重要突破。
往常深度学习模型的训练需要消耗大量的数据和时间，这就给科学家们带来了很大的压力。然而，这项研究发现，使用更少的数据也可以取得出乎意料的提升效果。他们通过将数据分为较小的batch来训练卷积神经网络，并采用积极冻结参数的方法来提高模型的收敛速度。这一独特的方法不仅节省了时间和计算资源，而且还保证了训练的准确性和精度。研究人员表示，这项创新可以有效地提高深度学习的训练效率，有望加速人工智能技术的发展，为社会带来更多的福利和便利。
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