مروری بر فشردهسازی شبکههای عصبی
مدلهای بزرگ هوش مصنوعی حافظه بسیار زیادی اشغال میکنند. آنها در دستگاههای موبایل با سرعت کمی اجرا میشوند. همچنین هزینه میزبانی آنها در فضای ابری بسیار زیاد است.
فشردهسازی شبکه عصبی این مشکلات را حل میکند. این کار باعث میشود مدلها بدون از دست دادن دقت زیاد، کوچکتر و سریعتر شوند.
شما باید با این سه روش اصلی آشنا باشید:
- Pruning (هرس کردن): این روش اتصالات یا نورونهای غیرضروری را حذف میکند. در واقع بخشهایی از مدل را که کمک چندانی نمیکنند، حذف میکند.
- Quantization (کوانتیزاسیون): این روش دقت اعداد مورد استفاده در مدل را کاهش میدهد. به جای استفاده از اعداد اعشاری پیچیده، از اعداد سادهتر استفاده میکند. این کار باعث صرفهجویی بسیار زیادی در فضا میشود.
- Knowledge Distillation (تقطیر دانش): این روش یک مدل کوچک را آموزش میدهد تا از یک مدل بزرگ تقلید کند. مدل کوچک از مدل بزرگ یاد میگیرد و با منابع کمتر، نتایج مشابهی به دست میآورد.
استفاده از این روشها به شما کمک میکند تا هوش مصنوعی را روی دستگاههای لبه (edge devices) مستقر کنید. در نتیجه به سرعت بهتر و هزینههای کمتری دست مییابید.
منبع: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi