Syvien oppimismallien käyttöönotto reunalaitteissa edellyttää niiden koon ja laskentatehokkuuden optimointia. Kvantisointi ja karsiminen ovat kaksi tekniikkaa, jotka auttavat vähentämään mallin monimutkaisuutta ja säilyttämään suorituskyvyn. Tässä artikkelissa käsitellään, miten nämä menetelmät voidaan toteuttaa tehokkaasti reunan käyttöönottoa varten.

Kvantitaation ymmärtäminen

Kvantisaatio tarkoittaa mallin parametrien ja aktivointien kuvaamiseen käytettävien numeroiden tarkkuuden vähentämistä. 32-bittisten kelluvien pistelukujen sijaan käytetään 8-bittisiä kokonaislukuja sisältäviä alempien tarkkuusmuotojen formaatteja. Tämä vähentää muistin käyttöä ja nopeuttaa yhteensopivien laitteiden päättelyä.

Yhteisiä kvantitaation tekniikoita ovat koulutuksen jälkeinen kvantalisaatio ja kvantalisaatio-tietoinen koulutus. Koulutuksen jälkeinen kvantalisaatio soveltaa kvantalisaatiota koulutuksen jälkeen, kun taas kvantalisaatio-tietoinen koulutus sisältää kvantalisaation aikana harjoitusprosessin parantaa tarkkuutta.

Täytäntöönpano

Karsiminen poistaa tarpeettomat tai vähemmän tärkeät painot hermoverkosta. Tämä johtaa harvempaan malliin, joka vaatii vähemmän laskentaa. Karsintaa voidaan soveltaa koulutuksen aikana tai sen jälkeen esimerkiksi suuruuskarsinnalla, joka poistaa painot tietyn kynnysarvon alapuolelle.

Pruning strategiat ovat jäsennelty karsinta, joka poistaa kokonaisia neuronit tai suodattimet, ja jäsentämätön karsinta, joka poistaa yksittäisiä painoja. Rakenteellinen karsinta johtaa usein tehokkaampiin malleihin laitteiston kiihdyttimiä.

Kvantitaation ja karsinnan yhdistäminen

Sekä kvantifiointi että karsinta voivat optimoida merkittävästi syvämallit reunan käyttöönottoa varten. Prosessiin kuuluu tyypillisesti mallin karsiminen ensin koon ja monimutkaisuuden vähentämiseksi, minkä jälkeen kvantisointia mallin edelleen puristamiseksi ja päättelynopeuden parantamiseksi.

Huolellinen kalibrointi on tarpeen mallin tarkkuuden ylläpitämiseksi. Hienosäätö karsinnan ja kvantitaation jälkeen auttaa palauttamaan mahdollisen suorituskyvyn menetyksen. Laitteiston yhteensopivuuden tulisi myös katsoa maksimoivan hyödyt.

Toteutus Vinkkejä

  • Aloita karsimalla tarpeettomat painot.
  • Käytä kvantitalisaatio-tietoinen koulutus parempaa tarkkuus säilyttäminen.
  • Testaa optimoitu malli kohde laitteiston suorituskyvyn voittoja.
  • Hienosti mallin jälkeen soveltamalla molempia tekniikoita.
  • Tarkkaile tarkkuutta, jotta voidaan varmistaa mahdollisimman vähäinen hajoaminen.