Mengira operan titik terapung (FLOPS) untuk rangkaian saraf

FLOPS ialah salah satu piawaian untuk penilaian prestasi komputer, digunakan untuk mengukur bilangan operasi titik terapung sesaat. Dalam rangkaian saraf, FLOPS sering digunakan untuk menilai kerumitan pengiraan model dan penggunaan sumber pengkomputeran. Ia adalah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kuasa pengkomputeran dan kecekapan komputer.

Rangkaian saraf ialah model kompleks yang terdiri daripada berbilang lapisan neuron yang digunakan untuk tugas seperti pengelasan data, regresi dan pengelompokan. Latihan dan inferens rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar pendaraban matriks, konvolusi dan operasi pengiraan lain, jadi kerumitan pengiraan adalah sangat tinggi. FLOPS (Operasi Titik Terapung sesaat) boleh digunakan untuk mengukur kerumitan pengiraan rangkaian saraf untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengiraan model. FLOPS merujuk kepada bilangan operasi titik terapung yang boleh dilakukan sesaat, yang boleh digunakan untuk mengukur prestasi peranti pengkomputeran. Untuk rangkaian saraf, semakin tinggi FLOPS, model itu boleh menyelesaikan tugas pengkomputeran dalam masa yang lebih singkat dan mempunyai kecekapan pengkomputeran yang lebih tinggi. Oleh itu, apabila mereka bentuk dan mengoptimumkan model rangkaian saraf, adalah perlu untuk mempertimbangkan keseimbangan kerumitan pengiraan dan sumber pengkomputeran untuk meningkatkan kecekapan pengiraan model.

Dalam rangkaian neural, pengiraan FLOPS adalah berkaitan dengan faktor seperti struktur model, saiz data input dan prestasi peranti pengkomputeran. Kaedah pengiraan FLOPS dalam aspek ini akan diperkenalkan di bawah.

1. Struktur model

Struktur rangkaian saraf biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan tersembunyi boleh mengandungi berbilang lapisan, setiap lapisan terdiri daripada berbilang neuron. Dalam setiap neuron, beberapa operasi pengiraan dilakukan, seperti jumlah wajaran dan penggunaan fungsi pengaktifan. Oleh itu, apabila mengira FLOPS rangkaian saraf, jumlah pengiraan setiap neuron perlu dipertimbangkan.

1. Pengiraan FLOPS rangkaian neural yang disambungkan sepenuhnya

Mengambil rangkaian neural yang disambungkan sepenuhnya sebagai contoh, pengiraan setiap lapisan tersembunyi boleh dinyatakan sebagai:

(i__i=f) }+ b_i)

di mana, H_{i-1} ialah keluaran lapisan sebelumnya, W_i dan b_i ialah pemberat dan pincang lapisan semasa, dan f ialah fungsi pengaktifan. Untuk lapisan tersembunyi yang mengandungi m neuron, jumlah pengiraan ialah:

FLOPS_{teks{lapisan tersembunyi}}=2kali mtimes n

di mana, n ialah dimensi output lapisan sebelumnya. Oleh itu, jumlah pengiraan FLOPS bagi rangkaian neural yang disambungkan sepenuhnya boleh dinyatakan sebagai jumlah FLOPS semua lapisan tersembunyi.

2. Pengiraan FLOPS rangkaian saraf konvolusi

Untuk rangkaian saraf konvolusi, kaedah pengiraan FLOPS sedikit berbeza. Dalam rangkaian neural convolutional, setiap lapisan convolution termasuk berbilang kernel convolution, dan setiap convolution kernel perlu melakukan operasi convolution pada data input. Operasi lilitan boleh dianggap sebagai pengiraan jumlah wajaran tempatan, jadi jumlah pengiraan setiap kernel lilitan boleh dinyatakan sebagai:

FLOPS_{text{convolution kernel}}=k^2times c_{text{in}}kali c_{teks{keluar}}

di mana, k ialah saiz kernel lilitan, c_{teks{dalam}} dan c_{teks{keluar}} ialah bilangan saluran input dan output masing-masing. Oleh itu, jumlah pengiraan FLOPS lapisan lilitan boleh dinyatakan sebagai jumlah FLOPS semua isirong lilitan.

2. Saiz data input

Jumlah pengiraan FLOPS rangkaian saraf juga berkaitan dengan saiz data input. Dalam rangkaian neural yang bersambung sepenuhnya, dimensi data input menentukan usaha pengiraan setiap neuron. Dalam rangkaian neural konvolusi, saiz data input juga mempengaruhi usaha pengiraan operasi lilitan. Oleh itu, saiz data input perlu diambil kira semasa mengira FLOPS.

3. Prestasi peralatan pengkomputeran

Pengiraan FLOPS juga berkaitan dengan prestasi peralatan pengkomputeran. Peranti pengkomputeran yang berbeza (seperti CPU, GPU, TPU, dll.) mempunyai keupayaan pengkomputeran dan kecekapan pengkomputeran yang berbeza. Apabila mengira FLOPS, prestasi peranti pengkomputeran perlu dipertimbangkan untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengkomputeran model dengan lebih tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Mengira operan titik terapung (FLOPS) untuk rangkaian saraf. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!