Wissenskomprimierung: Modelldestillation und Modellbereinigung

Modelldestillation und -bereinigung sind Modellkomprimierungstechnologien für neuronale Netzwerke, die Parameter und Rechenkomplexität effektiv reduzieren und die Betriebseffizienz und Leistung verbessern. Die Modelldestillation verbessert die Leistung, indem sie ein kleineres Modell auf einem größeren Modell trainiert und so Wissen überträgt. Durch das Bereinigen wird die Modellgröße reduziert, indem redundante Verbindungen und Parameter entfernt werden. Diese beiden Techniken sind für die Modellkomprimierung und -optimierung sehr nützlich.

Modelldestillation

Modelldestillation ist eine Technik, die die Vorhersagekraft eines großen Modells durch Training eines kleineren Modells reproduziert. Das große Modell wird „Lehrermodell“ und das kleine Modell „Schülermodell“ genannt. Lehrermodelle verfügen in der Regel über mehr Parameter und Komplexität und passen daher besser zu den Trainings- und Testdaten. Bei der Modelldestillation wird das Schülermodell darauf trainiert, das Vorhersageverhalten des Lehrermodells zu imitieren, um eine ähnliche Leistung bei einem kleineren Modellvolumen zu erzielen. Auf diese Weise kann die Modelldestillation die Modellgröße reduzieren und gleichzeitig die Vorhersagekraft des Modells beibehalten.

Konkret wird die Modelldestillation durch die folgenden Schritte erreicht:

Beim Training des Lehrermodells verwenden wir normalerweise herkömmliche Methoden wie Backpropagation und stochastischen Gradientenabstieg, um ein großes tiefes neuronales Netzwerkmodell zu trainieren und zu erstellen Ich bin sicher, dass es bei den Trainingsdaten gut funktioniert.

2. Soft Labels generieren: Verwenden Sie das Lehrermodell, um die Trainingsdaten vorherzusagen und deren Ausgabe als Soft Labels zu verwenden. Das Konzept der Soft Labels basiert auf herkömmlichen Hard Labels (One-Hot-Codierung). Es kann kontinuierlichere Informationen liefern und die Beziehung zwischen verschiedenen Kategorien besser beschreiben.

3. Trainieren Sie das Schülermodell: Verwenden Sie Soft Labels als Zielfunktion, um ein kleines tiefes neuronales Netzwerkmodell zu trainieren, damit es mit den Trainingsdaten gut funktioniert. Zu diesem Zeitpunkt sind die Eingaben und Ausgaben des Schülermodells dieselben wie die des Lehrermodells, die Modellparameter und die Struktur sind jedoch vereinfachter und rationalisierter.

Der Vorteil der Modelldestillation besteht darin, dass sie es kleinen Modellen ermöglicht, eine geringere Rechenkomplexität und einen geringeren Speicherplatzbedarf zu haben, während die Leistung erhalten bleibt. Darüber hinaus kann die Verwendung von Soft Labels kontinuierlichere Informationen liefern, sodass das Schülermodell die Beziehungen zwischen verschiedenen Kategorien besser lernen kann. Die Modelldestillation wird in verschiedenen Anwendungsbereichen häufig eingesetzt, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Spracherkennung.

Model Pruning

Model Pruning ist eine Technik, die neuronale Netzwerkmodelle komprimiert, indem unnötige Neuronen und Verbindungen entfernt werden. Neuronale Netzwerkmodelle verfügen normalerweise über eine große Anzahl von Parametern und redundanten Verbindungen. Diese Parameter und Verbindungen haben möglicherweise keinen großen Einfluss auf die Leistung des Modells, erhöhen jedoch die Rechenkomplexität und den Speicherplatzbedarf des Modells erheblich. Durch die Modellbereinigung können die Modellgröße und die Rechenkomplexität reduziert werden, indem diese nutzlosen Parameter und Verbindungen entfernt und gleichzeitig die Modellleistung erhalten bleibt.

Die spezifischen Schritte der Modellbereinigung sind wie folgt:

1 Trainieren Sie das Originalmodell: Verwenden Sie herkömmliche Trainingsmethoden wie Backpropagation und stochastischen Gradientenabstieg, um ein großes tiefes neuronales Netzwerkmodell so zu trainieren, dass es dies kann während des Trainings verwendet werden. Die Daten funktionieren gut.

2. Bewerten Sie die Bedeutung von Neuronen: Verwenden Sie einige Methoden (z. B. L1-Regularisierung, Hessische Matrix, Taylor-Erweiterung usw.), um die Bedeutung jedes Neurons zu bewerten, dh seinen Beitrag zum endgültigen Ausgabeergebnis. Neuronen mit geringer Bedeutung können als nutzlose Neuronen betrachtet werden.

3. Entfernen Sie nutzlose Neuronen und Verbindungen: Entfernen Sie nutzlose Neuronen und Verbindungen basierend auf der Bedeutung der Neuronen. Dies kann erreicht werden, indem deren Gewichte auf Null gesetzt oder die entsprechenden Neuronen und Verbindungen gelöscht werden.

Der Vorteil der Modellbereinigung besteht darin, dass sie die Größe und Rechenkomplexität des Modells effektiv reduzieren und dadurch die Modellleistung verbessern kann. Darüber hinaus kann die Modellbereinigung dazu beitragen, Überanpassungen zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Modellbereinigung wird auch häufig in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Spracherkennung.

Obwohl Modelldestillation und Modellbereinigung beide Techniken zur Modellkomprimierung neuronaler Netzwerke sind, unterscheiden sich ihre Implementierungsmethoden und Zwecke geringfügig. Die Modelldestillation konzentriert sich mehr auf die Verwendung des vorhergesagten Verhaltens des Lehrermodells zum Trainieren des Schülermodells, während sich die Modellbereinigung mehr auf die Entfernung nutzloser Parameter und Verbindungen konzentriert, um das Modell zu komprimieren.

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