𝗧𝗜𝗡𝗝𝗔𝗨𝗔𝗡 𝗞𝗘𝗦𝗘𝗟𝗨𝗥𝗨𝗛𝗔𝗡 𝗣𝗘𝗠𝗔𝗠𝗣𝗔𝗧𝗔𝗡 𝗥𝗔𝗡𝗚𝗞𝗔𝗜𝗔𝗡 𝗡𝗘𝗨𝗥𝗔𝗟

Model AI yang besar menggunakan terlalu banyak memori. Ia berjalan dengan perlahan pada peranti mudah alih. Kos untuk menghoskan model tersebut di awan juga terlalu tinggi.

Pemampatan rangkaian neural menyelesaikan masalah ini. Ia menjadikan model lebih kecil dan lebih pantas tanpa mengurangkan ketepatan secara ketara.

Anda perlu mengetahui tiga kaedah utama ini:

  • Pruning: Ini membuang sambungan atau neuron yang tidak diperlukan. Ia memotong bahagian model yang tidak banyak membantu.
  • Quantization: Ini mengurangkan ketepatan nombor yang digunakan dalam model. Daripada menggunakan perpuluhan yang kompleks, ia menggunakan nombor yang lebih ringkas. Ini menjimatkan ruang yang sangat besar.
  • Knowledge Distillation: Ini melatih model kecil untuk meniru model yang besar. Model kecil tersebut belajar daripada model yang besar. Ia mendapat hasil yang serupa dengan sumber yang lebih sedikit.

Menggunakan kaedah-kaedah ini membantu anda melancarkan AI pada peranti pinggir (edge devices). Anda akan mendapat kelajuan yang lebih baik dan kos yang lebih rendah.

Sumber: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0

Komuniti pembelajaran pilihan: https://t.me/GyaanSetuAi