Quantifizierung und Schneidung in tiefen Modellen für die Grenzverwendung

Die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf Edge-Geräten erfordert die Optimierung ihrer Größe und Recheneffizienz. Quantisierung und Beschneiden sind zwei Techniken, die dazu beitragen, die Komplexität des Modells zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung zu erhalten. In diesem Artikel wird erläutert, wie diese Methoden effektiv für die Edge-Bereitstellung implementiert werden können.

Quantisierung verstehen

Die Quantisierung beinhaltet die Verringerung der Genauigkeit der Zahlen, die verwendet werden, um Modellparameter und Aktivierungen darzustellen. Anstelle von 32-Bit-Gleitkommazahlen werden niedrigere Präzisionsformate wie 8-Bit-Ganzzahlen verwendet. Dies reduziert die Speichernutzung und beschleunigt die Rückschlüsse auf kompatibler Hardware.

Die Quantisierung nach dem Training wendet die Quantisierung nach dem Training an, während das quantisierungsbewusste Training die Quantisierung während des Trainingsprozesses für eine bessere Genauigkeit beinhaltet.

Durchführung des Beschneidens

Durch das Beschneiden werden unnötige oder weniger wichtige Gewichte aus einem neuronalen Netz entfernt, was zu einem Sparser-Modell führt, das weniger Berechnungen erfordert. Das Beschneiden kann während oder nach dem Training mit Techniken wie dem Größenbeschneiden angewendet werden, bei dem Gewichte unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts eliminiert werden.

Zu den Beschneidungsstrategien gehören strukturiertes Beschneiden, bei dem ganze Neuronen oder Filter entfernt werden, und unstrukturiertes Beschneiden, bei dem einzelne Gewichte entfernt werden. Strukturiertes Beschneiden führt oft zu effizienteren Modellen auf Hardware-Beschleunigern.

Quantisierung und Pruning kombinieren

Die Anwendung von Quantisierung und Beschneidung kann tiefe Modelle für die Edge-Bereitstellung erheblich optimieren.

Eine sorgfältige Kalibrierung ist notwendig, um die Genauigkeit des Modells zu gewährleisten. Techniken wie die Feinabstimmung nach dem Beschneiden und die Quantisierung helfen, mögliche Leistungsverluste wiederherzustellen.

Durchführungstipps