Pemampatan pengetahuan: penyulingan model dan pemangkasan model

Penyulingan dan pemangkasan model ialah teknologi pemampatan model rangkaian saraf yang mengurangkan parameter dan kerumitan pengiraan secara berkesan, serta meningkatkan kecekapan dan prestasi operasi. Penyulingan model meningkatkan prestasi dengan melatih model yang lebih kecil pada model yang lebih besar, memindahkan pengetahuan. Pemangkasan mengurangkan saiz model dengan mengalih keluar sambungan dan parameter yang berlebihan. Kedua-dua teknik ini sangat berguna untuk pemampatan dan pengoptimuman model.

Penyulingan Model

Penyulingan model ialah teknik yang mereplikasi kuasa ramalan model besar dengan melatih model yang lebih kecil. Model besar dipanggil "model guru" dan model kecil dipanggil "model pelajar". Model guru biasanya mempunyai lebih banyak parameter dan kerumitan dan oleh itu lebih mampu untuk menyesuaikan data latihan dan ujian. Dalam penyulingan model, model pelajar dilatih untuk meniru tingkah laku ramalan model guru untuk mencapai prestasi yang sama pada volum model yang lebih kecil. Dengan cara ini, penyulingan model boleh mengurangkan volum model sambil mengekalkan kuasa ramalan model.

Secara khusus, penyulingan model dicapai melalui langkah berikut:

Apabila melatih model guru, kami biasanya menggunakan kaedah konvensional, seperti perambatan belakang dan keturunan kecerunan stokastik, untuk melatih model rangkaian saraf dalam yang besar, dan Buat pasti ia berfungsi dengan baik pada data latihan.

2. Hasilkan label lembut: Gunakan model guru untuk meramal data latihan dan gunakan outputnya sebagai label lembut. Konsep label lembut dibangunkan berdasarkan label keras tradisional (pengekodan satu panas. Ia boleh memberikan maklumat yang lebih berterusan dan menerangkan hubungan antara kategori yang berbeza dengan lebih baik).

3 Latih model pelajar: Gunakan label lembut sebagai fungsi objektif untuk melatih model rangkaian saraf dalam yang kecil supaya ia berfungsi dengan baik pada data latihan. Pada masa ini, input dan output model pelajar adalah sama seperti model guru, tetapi parameter dan struktur model lebih mudah dan diperkemas.

Kelebihan penyulingan model ialah ia membolehkan model kecil mempunyai kerumitan pengiraan yang lebih rendah dan keperluan ruang penyimpanan sambil mengekalkan prestasi. Selain itu, menggunakan label lembut boleh memberikan maklumat yang lebih berterusan, membolehkan model pelajar mempelajari hubungan antara kategori yang berbeza dengan lebih baik. Penyulingan model telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang aplikasi, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dan pengecaman pertuturan.

Pemangkasan Model

Pemangkasan model ialah teknik yang memampatkan model rangkaian saraf dengan membuang neuron dan sambungan yang tidak diperlukan. Model rangkaian saraf biasanya mempunyai sejumlah besar parameter dan sambungan berlebihan Parameter dan sambungan ini mungkin tidak banyak memberi kesan kepada prestasi model, tetapi akan meningkatkan kerumitan pengiraan dan keperluan ruang storan model. Pemangkasan model boleh mengurangkan saiz model dan kerumitan pengiraan dengan mengalih keluar parameter dan sambungan yang tidak berguna ini sambil mengekalkan prestasi model.

Langkah khusus pemangkasan model adalah seperti berikut:

1 Latih model asal: Gunakan kaedah latihan konvensional, seperti perambatan belakang dan keturunan kecerunan stokastik, untuk melatih model rangkaian saraf dalam yang besar supaya ia boleh. digunakan semasa latihan Data berfungsi dengan baik.

2 Nilaikan kepentingan neuron: Gunakan beberapa kaedah (seperti regularisasi L1, matriks Hessian, pengembangan Taylor, dll.) untuk menilai kepentingan setiap neuron, iaitu sumbangannya kepada hasil keluaran akhir. Neuron dengan kepentingan yang rendah boleh dianggap sebagai neuron yang tidak berguna.

3. Keluarkan neuron dan sambungan yang tidak berguna: Keluarkan neuron dan sambungan yang tidak berguna berdasarkan kepentingan neuron. Ini boleh dicapai dengan menetapkan beratnya kepada sifar atau memadam neuron dan sambungan yang sepadan.

Kelebihan pemangkasan model ialah ia dapat mengurangkan saiz dan kerumitan pengiraan model dengan berkesan, dengan itu meningkatkan prestasi model. Di samping itu, pemangkasan model boleh membantu mengurangkan overfitting dan meningkatkan keupayaan generalisasi model. Pemangkasan model juga telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang aplikasi, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dan pengecaman pertuturan.

Akhir sekali, walaupun penyulingan model dan pemangkasan model adalah kedua-dua teknik pemampatan model rangkaian saraf, kaedah dan tujuan pelaksanaannya sedikit berbeza. Penyulingan model lebih menumpukan pada menggunakan gelagat ramalan model guru untuk melatih model pelajar, manakala pemangkasan model lebih memfokuskan pada mengalih keluar parameter dan sambungan yang tidak berguna untuk memampatkan model.

Atas ialah kandungan terperinci Pemampatan pengetahuan: penyulingan model dan pemangkasan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!