International Network (DNN) ถูกนําไปใช้อย่างแพร่หลายในโปรแกรมในโลกแห่งความเป็นจริง รวมถึงการจดจําภาพต่าง ๆ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายเหล่านี้ จําเป็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพ การลดค่าใช้จ่ายในการคํานวณ และมั่นใจในความน่าเชื่อถือ บทความนี้ พิจารณาหลักการการออกแบบที่สําคัญสําหรับการปรับปรุง DN สําหรับการปรับปรุงการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

การ เข้าใจ ข้อ กําหนด ของ โปรแกรม

ก่อน จะ ออก แบบ หรือ ปรับ ปรุง ระบบ ประสาท ให้ เหมาะ สม เป็น สิ่ง สําคัญ ที่ จะ กําหนด ข้อ เรียก ร้อง เฉพาะ เจาะจง ของ โปรแกรม.

สถาปัตยกรรม และ ความ ซับ ซ้อน แบบ จําลอง

การ เลือก สิ่ง ที่ เหมาะ สม จะ เป็น สถาปัตยกรรม ก็ คือ ความ ซับ ซ้อน และ ความ สําเร็จ การ ทํา แบบ จําลอง แบบ ง่าย ๆ อาจ ทํา ได้ เร็ว กว่า และ อาจ ไม่ มี ความ ถูก ต้อง แม่นยํา

คุณภาพและการคํานวณก่อน

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงมีความสําคัญมากสําหรับการฝึกระบบประสาทที่มีประสิทธิภาพ การประมวลผลที่เหมาะสม รวมถึงการจัดทําโครงสร้างปกติ การขยายสัญญาณเสียง และลดเสียงรบกวน

เทคนิกแบบโอปติเมชัน

เทคนิคต่าง ๆ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่ายประสาทได้:

  • [FLT: 0] การจัดอันดับ: ลดขนาดแบบจําลองลง โดยการใช้ตัวแทนความแม่นยําต่ํา
  • [FLT: 0] truning: เอาน้ําหนักเกินออกไป เพื่อสายรุ้งรุ่น
  • [FLT: 0] ความรู้ dictionation : ถ่ายทอดความรู้จากแบบจําลองขนาดใหญ่ไปยังรุ่นที่เล็กกว่า (พ.ศ.
  • [FLT: 0] Hardrware Acccestion: Universitys GPUs, TPUs หรือชิปพิเศษสําหรับการคํานวณอย่างรวดเร็ว