NÖRAL AĞ SIKIŞTIRMAYA GENEL BAKIŞ
Büyük yapay zeka modelleri çok fazla bellek tüketir. Mobil cihazlarda yavaş çalışırlar. Bulut üzerinde barındırılmaları çok maliyetlidir.
Nöral ağ sıkıştırma bu sorunları çözer. Modelleri, çok fazla doğruluk kaybı yaşamadan daha küçük ve daha hızlı hale getirir.
Şu üç ana yöntemi bilmelisiniz:
- Budama (Pruning): Gereksiz bağlantıları veya nöronları kaldırır. Modelin çok fazla katkı sağlamayan kısımlarını ayıklar.
- Niceleme (Quantization): Modelde kullanılan sayıların hassasiyetini azaltır. Karmaşık ondalık sayılar kullanmak yerine daha basit sayılar kullanır. Bu, muazzam miktarda alan tasarrufu sağlar.
- Bilgi Damıtma (Knowledge Distillation): Küçük bir modeli, büyük bir modeli taklit edecek şekilde eğitir. Küçük model, büyük olandan öğrenir. Daha az kaynakla benzer sonuçlar elde eder.
Bu yöntemleri kullanmak, yapay zekayı uç cihazlarda (edge devices) dağıtmanıza yardımcı olur. Daha iyi hız ve daha düşük maliyet elde edersiniz.
Kaynak: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi