Compression des connaissances : distillation de modèles et élagage de modèles

La distillation et l'élagage de modèles sont des technologies de compression de modèles de réseaux neuronaux qui réduisent efficacement les paramètres et la complexité de calcul, et améliorent l'efficacité et les performances opérationnelles. La distillation du modèle améliore les performances en entraînant un modèle plus petit sur un modèle plus grand, transférant ainsi les connaissances. L'élagage réduit la taille du modèle en supprimant les connexions et les paramètres redondants. Ces deux techniques sont très utiles pour la compression et l'optimisation des modèles.

Distillation sur modèle

La distillation sur modèle est une technique qui reproduit le pouvoir prédictif d'un grand modèle en entraînant un modèle plus petit. Le grand modèle est appelé « modèle enseignant » et le petit modèle est appelé « modèle étudiant ». Les modèles d'enseignant ont généralement plus de paramètres et de complexité et s'adaptent donc mieux aux données de formation et de test. Lors de la distillation du modèle, le modèle étudiant est entraîné à imiter le comportement prédictif du modèle enseignant afin d'obtenir des performances similaires avec un volume de modèle plus petit. De cette manière, la distillation du modèle peut réduire la taille du modèle tout en conservant sa puissance prédictive.

Plus précisément, la distillation du modèle est réalisée à travers les étapes suivantes :

Lors de la formation du modèle d'enseignant, nous utilisons généralement des méthodes conventionnelles, telles que la rétropropagation et la descente de gradient stochastique, pour former un grand modèle de réseau neuronal profond, et créer sûr qu'il fonctionne bien sur les données d'entraînement.

2. Générez des étiquettes logicielles : utilisez le modèle de l'enseignant pour prédire les données d'entraînement et utilisez sa sortie comme étiquettes logicielles. Le concept d'étiquettes souples est développé sur la base des étiquettes rigides traditionnelles (encodage à chaud). Il peut fournir des informations plus continues et mieux décrire la relation entre les différentes catégories.

3. Entraîner le modèle étudiant : utilisez des étiquettes souples comme fonction objectif pour entraîner un petit modèle de réseau neuronal profond afin qu'il fonctionne bien sur les données d'entraînement. À l’heure actuelle, les entrées et sorties du modèle étudiant sont les mêmes que celles du modèle enseignant, mais les paramètres et la structure du modèle sont plus simplifiés et rationalisés.

L'avantage de la distillation de modèles est qu'elle permet aux petits modèles d'avoir une complexité de calcul et des besoins en espace de stockage inférieurs tout en conservant les performances. De plus, l’utilisation d’étiquettes souples peut fournir des informations plus continues, permettant au modèle étudiant de mieux apprendre les relations entre les différentes catégories. La distillation de modèles a été largement utilisée dans divers domaines d'application, tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

Élagage de modèles

L'élagage de modèles est une technique qui compresse les modèles de réseaux neuronaux en supprimant les neurones et les connexions inutiles. Les modèles de réseaux neuronaux comportent généralement un grand nombre de paramètres et de connexions redondantes. Ces paramètres et connexions peuvent ne pas avoir beaucoup d'impact sur les performances du modèle, mais augmenteront considérablement la complexité de calcul et les besoins en espace de stockage du modèle. L'élagage du modèle peut réduire la taille du modèle et la complexité de calcul en supprimant ces paramètres et connexions inutiles tout en conservant les performances du modèle.

Les étapes spécifiques de l'élagage du modèle sont les suivantes :

1. Entraîner le modèle d'origine : utilisez des méthodes d'entraînement conventionnelles, telles que la rétropropagation et la descente de gradient stochastique, pour entraîner un grand modèle de réseau neuronal profond afin qu'il puisse être utilisé pendant la formation Les données fonctionnent bien.

2. Évaluer l'importance des neurones : Utilisez certaines méthodes (telles que la régularisation L1, la matrice de Hesse, l'expansion de Taylor, etc.) pour évaluer l'importance de chaque neurone, c'est-à-dire sa contribution au résultat final. Les neurones de faible importance peuvent être considérés comme des neurones inutiles.

3. Supprimez les neurones et les connexions inutiles : Supprimez les neurones et les connexions inutiles en fonction de l'importance des neurones. Ceci peut être réalisé en mettant leur poids à zéro ou en supprimant les neurones et connexions correspondants.

L'avantage de l'élagage du modèle est qu'il peut réduire efficacement la taille et la complexité de calcul du modèle, améliorant ainsi ses performances. De plus, l’élagage du modèle peut aider à réduire le surajustement et à améliorer la capacité de généralisation du modèle. L'élagage de modèles a également été largement utilisé dans divers domaines d'application, tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

Enfin, bien que la distillation et l'élagage de modèles soient toutes deux des techniques de compression de modèles de réseaux neuronaux, leurs méthodes de mise en œuvre et leurs objectifs sont légèrement différents. La distillation du modèle se concentre davantage sur l'utilisation du comportement prédit du modèle d'enseignant pour former le modèle d'élève, tandis que l'élagage du modèle se concentre davantage sur la suppression des paramètres et des connexions inutiles pour compresser le modèle.

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