Concepts de base du modèle de distillation

La distillation de modèle est une méthode de transfert de connaissances d'un modèle de réseau neuronal vaste et complexe (modèle d'enseignant) vers un modèle de réseau neuronal petit et simple (modèle d'étudiant). De cette manière, le modèle étudiant est capable d’acquérir des connaissances du modèle enseignant et d’améliorer ses performances et ses performances de généralisation.

Normalement, les grands modèles de réseaux neuronaux (modèles d'enseignant) consomment beaucoup de ressources informatiques et de temps pendant la formation. En comparaison, les petits modèles de réseaux neuronaux (modèles étudiants) fonctionnent plus rapidement et ont des coûts de calcul inférieurs. Pour améliorer les performances du modèle d'étudiant tout en gardant la taille du modèle et le coût de calcul faibles, des techniques de distillation de modèle peuvent être utilisées pour transférer les connaissances du modèle d'enseignant au modèle d'étudiant. Ce processus de transfert peut être réalisé en prenant la distribution de probabilité de sortie du modèle enseignant comme cible du modèle étudiant. De cette manière, le modèle étudiant peut acquérir les connaissances du modèle enseignant et afficher de meilleures performances tout en conservant une taille de modèle et un coût de calcul plus petits.

La méthode de distillation du modèle peut être divisée en deux étapes : la formation du modèle enseignant et la formation du modèle étudiant. Au cours du processus de formation du modèle d'enseignant, des algorithmes d'apprentissage profond courants (tels que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, etc.) sont généralement utilisés pour former de grands modèles de réseaux de neurones afin d'obtenir une précision et des performances de généralisation plus élevées. Au cours du processus de formation du modèle étudiant, une structure de réseau neuronal plus petite et certaines techniques de formation spécifiques (telles que la mise à l'échelle de la température, la distillation des connaissances, etc.) seront utilisées pour obtenir l'effet de distillation du modèle, améliorant ainsi la précision et la généralisation du modèle. modèle de performance des étudiants. De cette manière, le modèle étudiant peut obtenir des connaissances et des informations plus riches à partir du modèle enseignant et obtenir de meilleures performances tout en maintenant une faible consommation de ressources informatiques.

Par exemple, supposons que nous disposions d'un grand modèle de réseau neuronal pour la classification d'images, composé de plusieurs couches convolutives et de couches entièrement connectées, et que l'ensemble de données d'entraînement contienne 100 000 images. Cependant, en raison des ressources informatiques et de l'espace de stockage limités des appareils mobiles ou embarqués, ce grand modèle peut ne pas être directement applicable à ces appareils. Afin de résoudre ce problème, une méthode de distillation modèle peut être utilisée. La distillation de modèles est une technique qui transfère les connaissances d’un grand modèle à un plus petit modèle. Plus précisément, nous pouvons utiliser un grand modèle (modèle d'enseignant) pour nous entraîner sur les données de formation, puis utiliser la sortie du modèle d'enseignant comme étiquettes, puis utiliser un modèle de réseau neuronal plus petit (modèle d'étudiant) pour la formation. Le modèle étudiant peut acquérir la connaissance du modèle enseignant en apprenant la sortie du modèle enseignant. Grâce à la distillation de modèles, nous pouvons exécuter des modèles d'étudiants plus petits sur des appareils embarqués sans sacrifier trop de précision de classification. Étant donné que le modèle Student comporte moins de paramètres et nécessite moins d’espace de calcul et de stockage, il peut répondre aux contraintes de ressources des appareils embarqués. En résumé, la distillation de modèles est une méthode efficace pour transférer les connaissances des grands modèles vers des modèles plus petits afin de s'adapter aux contraintes des appareils mobiles ou embarqués. De cette façon, nous pouvons mettre à l'échelle la sortie de chaque catégorie (mise à l'échelle de la température) en ajoutant une couche Softmax sur le modèle de l'enseignant pour rendre la sortie plus fluide. Cela peut réduire le phénomène de surajustement du modèle et améliorer la capacité de généralisation du modèle. Nous pouvons ensuite utiliser le modèle d'enseignant pour nous entraîner sur l'ensemble de formation et utiliser le résultat du modèle d'enseignant comme résultat cible du modèle d'étudiant, réalisant ainsi une distillation des connaissances. De cette manière, le modèle étudiant peut apprendre grâce aux connaissances du modèle enseignant, obtenant ainsi une plus grande précision. Ensuite, nous pouvons utiliser le modèle étudiant pour nous entraîner sur l'ensemble de formation afin que le modèle étudiant puisse mieux apprendre les connaissances du modèle enseignant. En fin de compte, nous pouvons obtenir un modèle d'étudiant plus petit et plus précis, fonctionnant sur un appareil intégré. Grâce à cette méthode de distillation des connaissances, nous pouvons réaliser un déploiement efficace de modèles sur des appareils embarqués aux ressources limitées.

Les étapes de la méthode de distillation du modèle sont les suivantes :

1. Formation du réseau d'enseignants : Tout d'abord, vous devez former un modèle vaste et complexe, qui est le réseau d'enseignants. Ce modèle comporte généralement un nombre de paramètres beaucoup plus important que le réseau d'étudiants et peut nécessiter une formation plus longue. La tâche du réseau d'enseignants est d'apprendre à extraire des fonctionnalités utiles des données d'entrée et à générer les meilleures prédictions.

2. Définir les paramètres : Dans la distillation du modèle, nous utilisons un concept appelé « soft target » qui permet de transformer la sortie du réseau d'enseignants en une distribution de probabilité afin de la transmettre au réseau d'élèves. Pour y parvenir, nous utilisons un paramètre appelé « température » qui contrôle la fluidité de la distribution de probabilité de sortie. Plus la température est élevée, plus la distribution de probabilité est douce, et plus la température est basse, plus la distribution de probabilité est nette.

3. Définir la fonction de perte : Ensuite, nous devons définir une fonction de perte qui quantifie la différence entre la sortie du réseau d'étudiants et la sortie du réseau d'enseignants. L'entropie croisée est couramment utilisée comme fonction de perte, mais elle doit être modifiée pour pouvoir travailler avec des cibles souples.

4. Former le réseau étudiant : Maintenant, nous pouvons commencer à former le réseau étudiant. Au cours du processus de formation, le réseau d'étudiants recevra les cibles souples du réseau d'enseignants comme informations complémentaires pour l'aider à mieux apprendre. Dans le même temps, nous pouvons également utiliser des techniques de régularisation supplémentaires pour garantir que le modèle résultant est plus simple et plus facile à entraîner.

5. Mise au point et évaluation : Une fois le réseau étudiant formé, nous pouvons l'affiner et l'évaluer. Le processus de mise au point vise à améliorer encore les performances du modèle et à garantir sa généralisation sur de nouveaux ensembles de données. Le processus d'évaluation implique généralement de comparer les performances des réseaux d'étudiants et d'enseignants pour garantir que le réseau d'étudiants peut maintenir des performances élevées tout en ayant des tailles de modèle plus petites et des vitesses d'inférence plus rapides.

Dans l'ensemble, la distillation de modèles est une technique très utile qui peut nous aider à générer des modèles de réseaux neuronaux profonds plus légers et plus efficaces tout en conservant de bonnes performances. Il peut être appliqué à une variété de tâches et d’applications différentes, notamment dans des domaines tels que la classification d’images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!