PHP でモデルの融合とモデルの圧縮を実行するにはどうすればよいですか?

人工知能の急速な発展に伴い、モデルの複雑性はますます高くなり、リソースの使用量も増加しています。 PHP では、モデルの融合とモデルの圧縮をどのように実行するかが話題になっています。

モデルの融合とは、複数の単一モデルを融合して全体の精度と効率を向上させることを指します。モデル圧縮により、モデルのサイズと計算の複雑さが軽減され、モデルのストレージとコンピューティング リソースが節約されます。この記事では、PHPでモデル融合とモデル圧縮を行う方法を紹介します。

1. モデル融合

PHP では、バギングとブースティングという 2 つの一般的に使用されるモデル融合方法があります。

1. Bagging

Bagging は Bootstrap Aggregating の略で、トレーニング セットをサンプリングし、これらのモデルの結果を平均することで複数のモデルをトレーニングし、最終的な予測結果を生成します。つまり、N 個のトレーニング サンプルが、各サンプリングでの置換の有無にかかわらず、M 回リサンプリングされるため、リサンプリングによって取得されたデータの各セットは異なる可能性があります。このようにして、各モデルを異なるデータでトレーニングできるため、モデルの分散が減少し、全体的な精度が向上します。

PHP で一般的に使用されるバギング アルゴリズムはランダム フォレストです。ランダム フォレストは、デシジョン ツリーに基づくバギング アルゴリズムであり、複数のデシジョン ツリーを使用してトレーニング セットを分類し、複数のデシジョン ツリーの結果に投票して最終的な予測結果を取得します。

2. ブースティング

ブースティングは、トレーニング セットに重みを付け、複数のモデルをトレーニングし、これらのモデルの平均に重みを付けて、最終的な予測結果を取得する方法です。全体的な精度を向上させるために、トレーニング データ セット内の誤ったサンプルに焦点を当てます。

PHP で一般的に使用されるブースティング アルゴリズムには、Adaboost と Gradient Boosting があります。 Adaboost は、前回のトレーニング ラウンドの結果に基づいて誤分類されたデータの重みを増やす反復アルゴリズムであり、次のトレーニング ラウンドでこれらの誤分類されたデータをより適切に識別できるようになります。勾配ブースティングは、デシジョン ツリーのブースティング アルゴリズムを拡張したもので、さまざまなデシジョン ツリーを繰り返しトレーニングし、複数のデシジョン ツリーの結果に重みを付けて、最終的な予測結果を取得します。

2. モデル圧縮

PHP では、量子化と枝刈りという 2 つの一般的に使用されるモデル圧縮方法があります。

1. 量子化

量子化は、モデル内の浮動小数点パラメーターを固定小数点パラメーターに変換する方法であり、これによりモデルのストレージとコンピューティング リソースが削減されます。量子化は、重みと活性化値の量子化に分けられます。

PHP で一般的に使用される量子化アルゴリズムには、L2 ノルムに基づく重み量子化と、KL 発散に基づくアクティベーション値量子化が含まれます。 L2 ノルムに基づいた重みの量子化により、浮動小数点の重みがより小さな整数に変換され、それによってモデルの記憶領域が削減されます。 KL発散に基づく活性値の定量化により、活性値の分布が一様分布または決定論的な分布に変換され、モデルの計算量が削減されます。

2. プルーニング

プルーニングとは、モデルの不要な部分や役に立たない部分を削除することによって、モデルの計算の複雑さと記憶領域を削減することを指します。一般的な枝刈りには、構造枝刈り、重み枝刈り、動的枝刈りが含まれます。

PHP で一般的に使用される枝刈りアルゴリズムには、正規化係数に基づく L1 構造枝刈りおよび重みサイズに基づく L2 重み枝刈りが含まれます。 L1 構造枝刈りはニューロンを正規化し、いくつかの無駄なニューロンや冗長なニューロンを削除することで、モデルの保存スペースと計算の複雑さを軽減します。 L2 重み枝刈りは、いくつかの小さな重みを削除することにより、モデルの保存スペースと計算の複雑さを削減します。動的枝刈りは、モデルの実際の動作条件に基づいて枝刈りを実行するため、精度を維持しながらモデルのリソース使用量をさらに削減します。

結論

PHP でモデルの融合とモデルの圧縮を実行すると、モデルのストレージとコンピューティング リソースを効果的に削減できます。この記事の導入により、一般的に使用されるモデル融合およびモデル圧縮方法について学び、実際に試すことができます。この記事が、モデルの最適化について学ぶ PHP 開発者に少しでも役立つことを願っています。

以上がPHP でモデルの融合とモデルの圧縮を実行するにはどうすればよいですか?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。