UNA VISIÓN GENERAL DE LA COMPRESIÓN DE REDES NEURALES
Los modelos de IA de gran tamaño consumen demasiada memoria. Funcionan con lentitud en dispositivos móviles. Resulta demasiado costoso alojarlos en la nube.
La compresión de redes neuronales resuelve estos problemas. Hace que los modelos sean más pequeños y rápidos sin perder mucha precisión.
Deberías conocer estos tres métodos principales:
- Pruning: Elimina conexiones o neuronas innecesarias. Elimina las partes del modelo que no aportan mucho.
- Quantization: Reduce la precisión de los números utilizados en el modelo. En lugar de usar decimales complejos, utiliza números más simples. Esto ahorra enormes cantidades de espacio.
- Knowledge Distillation: Entrena a un modelo pequeño para imitar a un modelo grande. El modelo pequeño aprende del grande y obtiene resultados similares con menos recursos.
El uso de estos métodos te ayuda a implementar IA en dispositivos edge. Obtienes mayor velocidad y menores costos.
Fuente: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi