Comment effectuer la fusion et la compression de modèles en PHP ?

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, la complexité des modèles devient de plus en plus élevée et l'utilisation des ressources augmente également. En PHP, la manière d'effectuer la fusion et la compression de modèles est devenue un sujet brûlant.

La fusion de modèles fait référence à la fusion de plusieurs modèles uniques pour améliorer la précision et l'efficacité globales. La compression du modèle réduit la taille et la complexité de calcul du modèle afin d'économiser les ressources de stockage et de calcul du modèle. Cet article explique comment effectuer la fusion et la compression de modèles en PHP.

1. Fusion de modèles

En PHP, il existe deux méthodes de fusion de modèles couramment utilisées : le bagging et le boosting.

1. Bagging

Bagging est l'abréviation de Bootstrap Aggregating. Il entraîne plusieurs modèles en échantillonnant l'ensemble d'entraînement et fait la moyenne des résultats de ces modèles pour obtenir le résultat de prédiction final. Autrement dit, N échantillons d'apprentissage sont rééchantillonnés M fois, avec ou sans remplacement à chaque échantillonnage, de sorte que chaque ensemble de données obtenu par rééchantillonnage peut être différent. De cette manière, chaque modèle peut être entraîné sur des données différentes, réduisant ainsi la variance du modèle et améliorant la précision globale.

En PHP, l'algorithme de bagging couramment utilisé est la forêt aléatoire. La forêt aléatoire est un algorithme de regroupement basé sur des arbres de décision. Il utilise plusieurs arbres de décision pour classer l'ensemble d'apprentissage et vote sur les résultats de plusieurs arbres de décision pour obtenir le résultat de prédiction final.

2. Boosting

Boosting est une méthode qui pondère l'ensemble d'entraînement, entraîne plusieurs modèles et pondère la moyenne de ces modèles pour obtenir le résultat de prédiction final. Il se concentrera sur les échantillons erronés dans l'ensemble de données de formation pour améliorer la précision globale.

En PHP, les algorithmes de Boosting couramment utilisés incluent Adaboost et Gradient Boosting. Adaboost est un algorithme itératif qui augmente le poids des données mal classées en fonction des résultats du cycle de formation précédent afin que le cycle de formation suivant puisse mieux identifier ces données mal classées. Gradient Boosting est une extension de l'algorithme Boosting pour les arbres de décision. Il entraîne de manière itérative différents arbres de décision et pondère les résultats de plusieurs arbres de décision pour obtenir le résultat de prédiction final.

2. Compression de modèle

En PHP, il existe deux méthodes de compression de modèle couramment utilisées : la quantification et l'élagage.

1. Quantisation

La quantification est une méthode de conversion des paramètres à virgule flottante du modèle en paramètres à virgule fixe, réduisant ainsi les ressources de stockage et de calcul du modèle. La quantification est divisée en quantification des poids et des valeurs d'activation.

En PHP, les algorithmes de quantification couramment utilisés incluent la quantification de poids basée sur la norme L2 et la quantification de la valeur d'activation basée sur la divergence KL. La quantification des poids basée sur la norme L2 convertit les poids à virgule flottante en entiers plus petits, réduisant ainsi l'espace de stockage du modèle. La quantification de la valeur d'activation basée sur la divergence KL convertit la distribution de la valeur d'activation en une distribution uniforme ou une distribution déterministe, réduisant ainsi la quantité de calculs de modèle.

2. Élagage

L'élagage fait référence à la réduction de la complexité de calcul et de l'espace de stockage du modèle en supprimant certaines parties inutiles ou inutiles du modèle. La taille courante comprend la taille structurelle, la taille pondérée et la taille dynamique.

En PHP, les algorithmes d'élagage couramment utilisés incluent l'élagage de la structure L1 basé sur des facteurs de normalisation et l'élagage du poids L2 basé sur la taille du poids. L'élagage de la structure L1 normalise les neurones et supprime certains neurones inutiles ou redondants, réduisant ainsi l'espace de stockage du modèle et la complexité informatique. L'élagage des poids L2 réduit l'espace de stockage du modèle et la complexité des calculs en supprimant certains poids plus petits. L'élagage dynamique élague en fonction des conditions de fonctionnement réelles du modèle, réduisant ainsi davantage l'utilisation des ressources du modèle tout en maintenant la précision.

Conclusion

La fusion et la compression de modèles en PHP peuvent réduire efficacement les ressources de stockage et de calcul du modèle. Grâce à l'introduction de cet article, nous pouvons en apprendre davantage sur les méthodes de fusion et de compression de modèles couramment utilisées et les essayer en pratique. J'espère que cet article pourra aider les développeurs PHP à se renseigner sur l'optimisation des modèles.

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!