Implementazione della quantizzazione e della prugna in modelli profondi per la distribuzione dei bordi

La definizione di modelli di apprendimento approfondito su dispositivi edge richiede l'ottimizzazione delle dimensioni e dell'efficienza computazionale. La quantizzazione e la potatura sono due tecniche che aiutano a ridurre la complessità del modello mantenendo le prestazioni.

Comprendere la quantizzazione

La quantizzazione comporta la riduzione della precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri e le attivazioni del modello, invece di numeri a punto variabile a 32 bit, vengono utilizzati formati a bassa precisione come interi a 8 bit, riducendo così l'utilizzo della memoria e accelerando l'inferenza sull'hardware compatibile.

Le tecniche di quantizzazione comuni includono la quantizzazione post-training e la formazione di quantizzazione-consapevole. La quantizzazione post-training applica la quantizzazione dopo l'allenamento, mentre la formazione di quantizzazione-aware incorpora la quantizzazione durante il processo di formazione per una migliore precisione.

Implementazione di Pruning

La prugna rimuove pesi non necessari o meno importanti da una rete neurale, che risulta in un modello più scarso che richiede meno calcoli. La potatura può essere applicata durante o dopo l'allenamento, con tecniche come la potatura di magnitudo, che elimina pesi sotto una certa soglia.

Le strategie di potatura includono la potatura strutturata, che rimuove interi neuroni o filtri, e la potatura non strutturata, che rimuove i pesi individuali.

Combinazione di Quantizzazione e Pruning

L'applicazione sia della quantizzazione che della potatura può ottimizzare in modo significativo i modelli profondi per la distribuzione dei bordi. Il processo prevede tipicamente la potatura del modello prima per ridurre le dimensioni e la complessità, seguita dalla quantizzazione per comprimere ulteriormente il modello e migliorare la velocità di inferenza.

È necessario un'attenta taratura per mantenere l'accuratezza del modello. Tecniche come la regolazione fine dopo la potatura e la quantizzazione aiutano a recuperare la perdita di prestazioni potenziali.

Consigli di attuazione