استقرار مدل های یادگیری عمیق در دستگاه های لبه نیاز به بهینه سازی اندازه و کارایی محاسباتی آنها دارد. Quantization و ⁇ دو تکنیک هستند که به کاهش پیچیدگی مدل در حالی که حفظ عملکرد کمک می کنند، این مقاله بحث می کند که چگونه این روش ها را به طور موثر برای استقرار لبه پیاده سازی کنید.

درک اندازه گیری

Quantization شامل کاهش دقت اعداد مورد استفاده برای نشان دادن پارامترهای مدل و فعال سازی است.به جای 32 بیتی شماره شناور، فرمت های پایین تر با دقت مانند integer 8 بیتی استفاده می شود.این باعث کاهش استفاده از حافظه و سرعت نفوذ در سخت افزار سازگار می شود.

تکنیک های معمول آزمون شامل آزمون پس از تمرین و آموزش آگاهی از آزمون پذیری است. پس از تمرین تمرین آزمون پذیری پس از آموزش، آزمون پذیری را پس از آموزش اعمال می کند، در حالی که آموزش های آگاه بودن شامل آزمون در طول فرآیند آموزش برای دقت بهتر است.

پیاده سازی Pruning

حذف وزن های غیر ضروری یا کمتر مهم از یک شبکه عصبی.این منجر به یک مدل sero می شود که نیاز به محاسبات کمتری دارد. Pruning می تواند در طول یا پس از آموزش، با تکنیک هایی مانند اندازه ⁇ ، که وزن را در زیر یک آستانه خاص حذف می کند، اعمال شود.

استراتژی های اجرایی شامل ⁇ ساختار یافته است که کل نورون ها یا فیلترهای را حذف می کند و هیدروژل بدون ساختار، که وزن های فردی را حذف می کند، اغلب منجر به مدل های کارآمد تر در شتاب دهنده های سخت افزاری می شود.

ترکیب Quantization و Pruning

استفاده از هر دو معیار و ⁇ می تواند به طور قابل توجهی مدل های عمیق را برای استقرار لبه بهینه سازی کند.این فرآیند معمولا شامل ابتدا مدل برای کاهش اندازه و پیچیدگی است، و به دنبال آن، با تمرکز بیشتر مدل را فشرده سازی و بهبود سرعت استنتاج.

کالیبراسیون دقیق برای حفظ دقت مدل ضروری است. تکنیک هایی مانند اصلاح خوب پس از ⁇ و quantization کمک به بهبود عملکرد بالقوه. سازگاری سخت افزار همچنین باید به حداکثر رساندن مزایای در نظر گرفته شود.

راهنمایی های پیاده سازی

  • با ⁇ شروع کنید تا وزن اضافی را حذف کنید.
  • از آموزش های آگاه برای حفظ دقت بهتر استفاده کنید.
  • مدل بهینه شده را در سخت افزار هدف برای دستاوردهای عملکردی تست کنید.
  • مدل را پس از استفاده از هر دو تکنیک، تنظیم کنید.
  • دقت را برای اطمینان از حداقل تخریب نظارت کنید.