𝗧𝗜𝗡𝗝𝗔𝗨𝗔𝗡 𝗨𝗠𝗨𝗠 𝗞𝗢𝗠𝗣𝗥𝗘𝗦𝗜 𝗝𝗔𝗥𝗜𝗡𝗚𝗔𝗡 𝗡𝗘𝗨𝗥𝗔𝗟
Model AI yang besar memakan terlalu banyak memori. Model tersebut berjalan lambat di perangkat seluler. Biaya untuk menghostingnya di cloud juga terlalu mahal.
Kompresi jaringan neural menyelesaikan masalah ini. Metode ini membuat model menjadi lebih kecil dan lebih cepat tanpa banyak mengurangi akurasi.
Anda perlu mengetahui tiga metode utama ini:
- Pruning: Ini menghapus koneksi atau neuron yang tidak diperlukan. Metode ini memangkas bagian-bagian model yang tidak memberikan kontribusi besar.
- Quantization: Ini mengurangi presisi angka yang digunakan dalam model. Alih-alih menggunakan desimal yang kompleks, metode ini menggunakan angka yang lebih sederhana. Hal ini menghemat ruang penyimpanan dalam jumlah besar.
- Knowledge Distillation: Ini melatih model kecil untuk meniru model besar. Model kecil tersebut belajar dari model yang besar. Hasilnya akan serupa namun dengan sumber daya yang lebih sedikit.
Menggunakan metode-metode ini membantu Anda menerapkan AI pada perangkat edge. Anda akan mendapatkan kecepatan yang lebih baik dan biaya yang lebih rendah.
Sumber: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
Komunitas belajar opsional: https://t.me/GyaanSetuAi