Co je to nervová komprese?
Nervová komprese je cenná v několika scénářích, včetně:
1. Nasazení modelů do zařízení s omezenými zdroji: Mnoho špičkových zařízení, jako jsou smartphony, nositelná zařízení a zařízení internetu věcí (IoT), má omezené výpočetní zdroje a kapacitu úložiště. Neuronová komprese umožňuje nasazení složitých modelů na tato zařízení tím, že výrazně snižuje jejich velikost a výpočetní požadavky.
2. Snížení nákladů na školení modelu: Větší modely neuronových sítí vyžadují značné výpočetní zdroje a čas na trénování. Techniky neurální komprese mohou snížit velikost modelu a dobu tréninku, takže je nákladově efektivnější trénovat složité modely.
3. Zlepšení rychlosti a efektivity vyvozování: Modely komprimovaných neuronových sítí mohou být během inference zpracovány efektivněji, což vede k rychlejším předpovědím. To je zvláště důležité v aplikacích v reálném čase, kde jsou vyžadovány rychlé reakce.
4. Rozšířená generalizace a robustnost: Nervová komprese může někdy vést ke zlepšení generalizace a robustnosti modelů. Odstraněním nadbytečných nebo zbytečných parametrů se modely stanou méně náchylnými k nadměrnému přizpůsobení a lépe se přizpůsobí novým datům.
Techniky nervové komprese zahrnují:
- Prořezávání: Odstranění nadbytečných nebo nedůležitých závaží a připojení ze sítě.
- Kvantizace: Snížení přesnosti vah a aktivací na nižší bitové reprezentace.
- Destilace znalostí: Školení menšího modelu (žáka), aby napodobil chování většího modelu (učitele) tím, že destiluje jeho znalosti.
- Sparsifikace: Nastavení významné části vah sítě na nulu.
- Nízká přibližná hodnota: Aproximace váhových matic s maticemi nižší úrovně.
- Vyhledávání architektury modelu: Navrhování kompaktnějších a efektivnějších architektur od začátku.
Techniky neuronové komprese umožňují nasazení neuronových sítí na zařízení s omezenými zdroji, zlepšují efektivitu tréninku, urychlují odvození a potenciálně zvyšují výkon modelu. V důsledku toho hrají zásadní roli v pokroku zavádění a praktických aplikací hlubokého učení.
