Wie führe ich eine Modellfusion und Modellkomprimierung in PHP durch?

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz wird die Komplexität der Modelle immer höher und auch der Ressourcenverbrauch steigt. In PHP ist die Durchführung der Modellfusion und Modellkomprimierung zu einem heißen Thema geworden.

Modellfusion bezieht sich auf die Zusammenführung mehrerer Einzelmodelle, um die Gesamtgenauigkeit und Effizienz zu verbessern. Die Modellkomprimierung reduziert die Größe und Rechenkomplexität des Modells, um Modellspeicher und Rechenressourcen zu sparen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Modellfusion und Modellkomprimierung in PHP durchführen.

1. Modellfusion

In PHP gibt es zwei häufig verwendete Modellfusionsmethoden: Bagging und Boosting.

1. Bagging

Bagging ist die Abkürzung für Bootstrap Aggregating. Es trainiert mehrere Modelle durch Abtasten des Trainingssatzes und mittelt die Ergebnisse dieser Modelle, um das endgültige Vorhersageergebnis zu erhalten. Das heißt, N Trainingsproben werden M-mal neu abgetastet, mit oder ohne Ersatz bei jeder Stichprobe, sodass jeder durch die Neuabtastung erhaltene Datensatz unterschiedlich sein kann. Auf diese Weise kann jedes Modell auf unterschiedlichen Daten trainiert werden, wodurch die Varianz des Modells verringert und die Gesamtgenauigkeit verbessert wird.

In PHP ist der häufig verwendete Bagging-Algorithmus Random Forest. Random Forest ist ein auf Entscheidungsbäumen basierender Bagging-Algorithmus. Er verwendet mehrere Entscheidungsbäume, um den Trainingssatz zu klassifizieren, und stimmt über die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume ab, um das endgültige Vorhersageergebnis zu erhalten.

2. Boosting

Boosting ist eine Methode, die den Trainingssatz gewichtet, mehrere Modelle trainiert und den Durchschnitt dieser Modelle gewichtet, um das endgültige Vorhersageergebnis zu erhalten. Der Schwerpunkt liegt auf den fehlerhaften Stichproben im Trainingsdatensatz, um die Gesamtgenauigkeit zu verbessern.

In PHP gehören zu den häufig verwendeten Boosting-Algorithmen Adaboost und Gradient Boosting. Adaboost ist ein iterativer Algorithmus, der das Gewicht falsch klassifizierter Daten basierend auf den Ergebnissen der vorherigen Trainingsrunde erhöht, sodass die nächste Trainingsrunde diese falsch klassifizierten Daten besser identifizieren kann. Gradient Boosting ist eine Erweiterung des Boosting-Algorithmus für Entscheidungsbäume. Es trainiert iterativ verschiedene Entscheidungsbäume und gewichtet die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume, um das endgültige Vorhersageergebnis zu erhalten.

2. Modellkomprimierung

In PHP gibt es zwei häufig verwendete Modellkomprimierungsmethoden: Quantisierung und Bereinigung.

1. Quantisierung

Quantisierung ist eine Methode zum Konvertieren von Gleitkommaparametern im Modell in Festkommaparameter, wodurch die Speicher- und Rechenressourcen des Modells reduziert werden. Die Quantisierung ist in Quantisierung von Gewichten und Aktivierungswerten unterteilt.

In PHP umfassen häufig verwendete Quantisierungsalgorithmen die Gewichtsquantisierung basierend auf der L2-Norm und die Aktivierungswertquantisierung basierend auf der KL-Divergenz. Die auf der L2-Norm basierende Gewichtsquantisierung wandelt Gleitkommagewichte in kleinere Ganzzahlen um und reduziert dadurch den Speicherplatz des Modells. Die Quantifizierung des Aktivierungswerts basierend auf der KL-Divergenz wandelt die Aktivierungswertverteilung in eine gleichmäßige Verteilung oder eine deterministische Verteilung um und reduziert so den Umfang der Modellberechnungen.

2. Pruning

Pruning bezieht sich auf die Reduzierung der Rechenkomplexität und des Speicherplatzes des Modells durch das Löschen einiger unnötiger oder nutzloser Teile des Modells. Zu den allgemeinen Beschneidungen gehören strukturelles Beschneiden, Gewichtsbeschneiden und dynamisches Beschneiden.

In PHP umfassen häufig verwendete Bereinigungsalgorithmen die L1-Strukturbereinigung basierend auf Normalisierungsfaktoren und die L2-Gewichtsbereinigung basierend auf der Gewichtsgröße. Durch das Bereinigen der L1-Struktur werden Neuronen normalisiert und einige nutzlose oder redundante Neuronen gelöscht, wodurch der Speicherplatz des Modells und die Rechenkomplexität reduziert werden. Durch das Bereinigen von L2-Gewichten werden der Speicherplatz des Modells und die Rechenkomplexität reduziert, indem einige kleinere Gewichte gelöscht werden. Dynamisches Bereinigen bereinigt basierend auf den tatsächlichen Betriebsbedingungen des Modells, wodurch der Ressourcenverbrauch des Modells weiter reduziert wird und gleichzeitig die Genauigkeit erhalten bleibt.

Fazit

Durch die Durchführung der Modellfusion und Modellkomprimierung in PHP können die Speicher- und Rechenressourcen des Modells effektiv reduziert werden. Durch die Einleitung dieses Artikels können wir uns über häufig verwendete Modellfusions- und Modellkomprimierungsmethoden informieren und diese in der Praxis ausprobieren. Ich hoffe, dass dieser Artikel PHP-Entwicklern beim Erlernen der Modelloptimierung helfen kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führe ich eine Modellfusion und Modellkomprimierung in PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!