知識の圧縮: モデルの蒸留とモデルの枝刈り

モデルの蒸留と枝刈りは、パラメーターと計算の複雑さを効果的に軽減し、操作効率とパフォーマンスを向上させるニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジーです。モデルの蒸留では、より大きなモデルでより小さなモデルをトレーニングし、知識を伝達することでパフォーマンスを向上させます。プルーニングは、冗長な接続とパラメーターを削除することでモデルのサイズを削減します。これら 2 つの手法は、モデルの圧縮と最適化に非常に役立ちます。

モデルの蒸留

モデルの蒸留は、より小さなモデルをトレーニングすることによって、大規模なモデルの予測能力を再現する手法です。大きいモデルを「教師モデル」、小さいモデルを「生徒モデル」と呼びます。通常、教師モデルにはより多くのパラメータと複雑性があるため、トレーニング データとテスト データによりよく適合できます。モデルの蒸留では、教師モデルの予測動作を模倣するように生徒モデルがトレーニングされ、より小さなモデル ボリュームで同様のパフォーマンスを達成します。このように、モデルの蒸留により、モデルの予測能力を維持しながらモデルのボリュームを削減できます。

具体的には、モデルの蒸留は次の手順で行われます。

教師モデルをトレーニングするときは、通常、バックプロパゲーションや逆伝播などの従来の方法を使用します。確率的勾配降下法を使用して、大規模なディープ ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングし、トレーニング データで適切に実行されることを確認します。

2. ソフト ラベルの生成: 教師モデルを使用してトレーニング データを予測し、その出力をソフト ラベルとして使用します。ソフト ラベルの概念は、従来のハード ラベル (ワンホット エンコーディング) に基づいて開発されており、より継続的な情報を提供し、異なるカテゴリ間の関係をより適切に説明できます。

3. スチューデント モデルをトレーニングする: ソフト ラベルを目的関数として使用して、小さなディープ ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングし、トレーニング データで適切に実行できるようにします。現時点では、学生モデルの入力と出力は教師モデルと同じですが、モデルのパラメータと構造はより単純化され、合理化されています。

モデル蒸留の利点は、パフォーマンスを維持しながら、小規模なモデルの計算の複雑さとストレージの要件を軽減できることです。さらに、ソフトラベルを使用すると、より継続的な情報が提供されるため、学生モデルはさまざまなカテゴリ間の関係をよりよく学習できるようになります。モデル蒸留は、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などのさまざまな応用分野で広く使用されています。

モデル プルーニング

モデル プルーニングは、不要なニューロンと接続を削除することによってニューラル ネットワーク モデルを圧縮する手法です。ニューラル ネットワーク モデルには通常、多数のパラメーターと冗長な接続があります。これらのパラメーターと接続はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与えないかもしれませんが、モデルの計算の複雑さとストレージ スペースの要件が大幅に増加します。モデルの枝刈りでは、モデルのパフォーマンスを維持しながら、これらの無駄なパラメーターと接続を削除することで、モデルのサイズと計算の複雑さを軽減できます。

モデル枝刈りの具体的な手順は次のとおりです:

1. 元のモデルをトレーニングします: バックプロパゲーションやバックプロパゲーションなどの従来のトレーニング方法を使用します。ランダム化 勾配降下法は、大規模なディープ ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングし、トレーニング データで適切なパフォーマンスを発揮します。

2. ニューロンの重要性を評価する: いくつかの方法 (L1 正則化、ヘシアン行列、テイラー展開など) を使用して、各ニューロンの重要性、つまり最終的なニューロンの重要性を評価します。出力 結果への貢献度。重要度の低いニューロンは、役に立たないニューロンとみなすことができます。

3. 不要なニューロンと接続を削除する: ニューロンの重要性に基づいて、不要なニューロンと接続を削除します。これは、重みを 0 に設定するか、対応するニューロンと接続を削除することで実現できます。

モデル プルーニングの利点は、モデルのサイズと計算の複雑さを効果的に削減できることにより、モデルのパフォーマンスが向上することです。さらに、モデルの枝刈りは、過剰適合を軽減し、モデルの汎化能力を向上させるのに役立ちます。モデル枝刈りは、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などのさまざまな応用分野でも広く使用されています。

最後に、モデル蒸留とモデル枝刈りはどちらもニューラル ネットワーク モデル圧縮手法ですが、実装方法と目的は若干異なります。モデルの蒸留では、教師モデルの予測された動作を使用して生徒モデルをトレーニングすることに重点が置かれますが、モデルの枝刈りでは、モデルを圧縮するために不要なパラメーターと接続を削除することに重点が置かれます。

以上が知識の圧縮: モデルの蒸留とモデルの枝刈りの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。