Процесс уменьшения размера модели называется сжатием модели. Несмотря на то, что разрабатывается много новых методов, часто используются следующие четыре типа методов: Факторизация низкого ранга Дистилляция знаний Сокращение Квантование Давайте подробно обсудим все эти методы: Факторизация низкого ранга. Ключевая идея факторизации низкого ранга заключается в замене тензоров высокой размерности тензорами меньшей размерности. 2. Дистилляция знаний . Это метод, при..

В своих предыдущих сообщениях в блоге я рассмотрел известные и недавние алгоритмы глубокого обучения для классификации изображений и обнаружения объектов . В Zyl мы стремимся встраивать модели глубокого обучения непосредственно в смартфоны пользователей, чтобы гарантировать их конфиденциальность. Это порождает множество ограничений для этих моделей, которые, как известно, являются тяжелыми и жадными по энергии. К счастью, в Zyl встроенные модели используются только для вывода »...

Узнайте, как можно сжать модель глубокого обучения размером 500 МБ до 5 МБ практически без снижения точности. За последние пару лет современные алгоритмы искусственного интеллекта начали перемещаться из исследовательских лабораторий в реальный мир. Это имеет важные последствия, поскольку достижения, происходящие в сообществе ИИ, теперь могут охватить миллиарды людей по всему миру. Однако, как только вы решите развернуть модель ИИ, необходимо решить множество вещей, одна из которых -..

Методы сжатия модели, которые работают лучше, чем исходная Глубокая нейронная сеть - один из мощных методов машинного обучения. Он имеет потрясающую производительность во многих задачах, включая распознавание изображений, обработку естественного языка, а также распознавание речи. Построение глубокой нейронной сети, которая хорошо работает в последующих задачах, часто требует наличия миллионов или даже миллиардов параметров. Один пример из модели Крижевского, выигравшей конкурс..

Как люди, всякий раз, когда мы узнаем что-то новое, мы опираемся на свой прошлый опыт и знания. Трансферное обучение - это та же мощная идея, но она применяется к глубокому обучению. Что такое трансферное обучение? Трансферное обучение широко используется в глубоком обучении. Его цель - передать часть знаний, полученных одной моделью при решении одной задачи, другой модели. Это полезно, когда доступные данные ограничены или когда время является большим ограничением при..