יישום Quantization ו Pruning במודלים עמוקים עבור Edge Deployment

חלוקת מודלים למידה עמוקה על מכשירים קצה דורש אופטימיזציה בגודל שלהם ויעילות חישובית. Quantization ו pruning הם שתי טכניקות המסייעות להפחית את המורכבות המודל תוך שמירה על ביצועים. מאמר זה דן כיצד ליישם שיטות אלה ביעילות עבור פריסת קצה.

הבנה של Quantization

Quantization כולל צמצום הדיוק של המספרים המשמשים לייצג פרמטרים מודלים והפעלה. במקום מספרי נקודת צף של 32 סיביות, פורמטים נמוכים יותר כמו אינטגרטורים 8 סיביות משמשים.זה מקטין את השימוש בזיכרון ומזרז את ההיקף על חומרה תואמת.

טכניקות קוונטיות נפוצות כוללות אימון שלאחר אימון קוונטיזציה וזיהוי-המודעה.ההגדרה לאחר אימון, בעוד אימון קוונטי-מודע משלב קוונטיזציה במהלך תהליך האימון לדיוק טוב יותר.

המונחים: pruning

ניקוי מסירים משקולות מיותרות או פחות חשובות מרשת עצבית.זה מביא מודל של s ⁇ הדורש פחות חישובים. pruning ניתן ליישם במהלך או לאחר אימון, עם טכניקות כגון גודל, אשר מבטל משקל מתחת סף מסוים.

אסטרטגיות יזום כוללות יזום מובנה, אשר מסירים נוירונים שלמים או מסננים, ו pruning לא מאורגן, אשר מסיר משקולות בודדות.

שילוב של Quantization ו- Pruning

החלת הן קוונטיזציה והן ריצה יכול להתאים באופן משמעותי מודלים עמוקים עבור פריסת קצה.התהליך בדרך כלל כרוך יזום המודל הראשון כדי להפחית את הגודל והמורכבות, ואחריו קוונטיזציה כדי לדחוס את המודל ולשפר את מהירות הקצינה.

קליברציה קפדנית היא הכרחית כדי לשמור על דיוק מודל.טכניקות כגון כוונון עדין לאחר אימון ו קוונטיזציה לעזור לשחזר אובדן ביצועים פוטנציאלי.

המונחים:

• התחל עם ריצה כדי להסיר משקולות מחוספס.
• השתמש באימון קוונטי-מודע לשימור דיוק טוב יותר.
• בדוק את המודל מותאם על חומרה היעד עבור הישגים ביצועים.
• כוונון יפה את המודל לאחר יישום שתי הטכניקות.
• עקבו אחרי דיוק כדי להבטיח השפלה מינימלית.