PHP에서 모델 융합 및 모델 압축을 수행하는 방법은 무엇입니까?

인공지능의 급속한 발전으로 인해 모델의 복잡성은 점점 더 높아지고 있으며, 리소스 사용도 증가하고 있습니다. PHP에서는 모델 융합과 모델 압축을 어떻게 수행하는가가 화두가 되었습니다.

모델 융합은 여러 단일 모델을 융합하여 전반적인 정확성과 효율성을 향상시키는 것을 의미합니다. 모델 압축은 모델의 크기와 계산 복잡성을 줄여 모델 저장 공간과 컴퓨팅 리소스를 절약합니다. 이 기사에서는 PHP에서 모델 융합 및 모델 압축을 수행하는 방법을 소개합니다.

1. 모델 융합

PHP에는 일반적으로 사용되는 모델 융합 방법 두 가지가 있습니다: 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting).

1. Bagged

Bagged는 Bootstrap Aggregating의 약어입니다. 훈련 세트를 샘플링하여 여러 모델을 훈련하고, 이러한 모델의 결과를 평균하여 최종 예측 결과를 얻습니다. 즉, N개의 훈련 샘플은 각 샘플링에서 대체 여부에 관계없이 M번 리샘플링되므로 리샘플링을 통해 얻은 각 데이터 집합은 다를 수 있습니다. 이러한 방식으로 각 모델은 서로 다른 데이터로 학습될 수 있으므로 모델의 분산이 줄어들고 전반적인 정확도가 향상됩니다.

PHP에서 일반적으로 사용되는 배깅 알고리즘은 랜덤 포레스트입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 결정 트리를 기반으로 하는 배깅 알고리즘으로, 여러 결정 트리를 사용하여 훈련 세트를 분류하고 여러 결정 트리의 결과에 투표하여 최종 예측 결과를 얻습니다.

2. 부스팅

부스팅은 훈련 세트에 가중치를 부여하고, 여러 모델을 훈련한 후, 이들 모델의 평균에 가중치를 부여하여 최종 예측 결과를 얻는 방법입니다. 전반적인 정확도를 향상시키기 위해 훈련 데이터 세트의 잘못된 샘플에 중점을 둘 것입니다.

PHP에서 일반적으로 사용되는 부스팅 알고리즘에는 Adaboost 및 Gradient Boosting이 포함됩니다. Adaboost는 다음 훈련 라운드에서 이러한 잘못 분류된 데이터를 더 잘 식별할 수 있도록 이전 훈련 라운드의 결과를 기반으로 잘못 분류된 데이터의 가중치를 높이는 반복 알고리즘입니다. Gradient Boosting은 의사결정 트리에 대한 Boosting 알고리즘의 확장으로, 다양한 의사결정 트리를 반복적으로 학습하고 여러 의사결정 트리의 결과에 가중치를 부여하여 최종 예측 결과를 얻습니다.

2. 모델 압축

PHP에는 양자화와 가지치기라는 두 가지 모델 압축 방법이 일반적으로 사용됩니다.

1. Quantization

양자화는 모델의 부동 소수점 매개변수를 고정 소수점 매개변수로 변환하여 모델의 저장 및 컴퓨팅 리소스를 줄이는 방법입니다. 양자화는 가중치와 활성화 값의 양자화로 나누어집니다.

PHP에서 일반적으로 사용되는 양자화 알고리즘에는 L2 표준을 기반으로 하는 가중치 양자화와 KL 발산을 기반으로 하는 활성화 값 양자화가 포함됩니다. L2 표준을 기반으로 한 가중치 양자화는 부동 소수점 가중치를 더 작은 정수로 변환하여 모델 저장 공간을 줄입니다. KL 발산을 기반으로 한 활성화값 정량화는 활성화값 분포를 균일 분포 또는 결정론적 분포로 변환하여 모델 계산량을 줄입니다.

2. Pruning

Pruning은 모델에서 불필요하거나 불필요한 부분을 삭제하여 모델의 계산 복잡도와 저장 공간을 줄이는 것을 말합니다. 일반적인 가지치기에는 구조적 가지치기, 가중치 가지치기, 동적 가지치기가 포함됩니다.

PHP에서 일반적으로 사용되는 가지치기 알고리즘에는 정규화 인자를 기반으로 한 L1 구조 가지치기와 가중치 크기를 기반으로 한 L2 가중치 가지치기가 있습니다. L1 구조 가지치기는 뉴런을 정규화하고 일부 쓸모 없거나 중복된 뉴런을 삭제하여 모델 저장 공간과 계산 복잡성을 줄입니다. L2 가중치 가지치기는 더 작은 가중치를 삭제하여 모델 저장 공간과 계산 복잡성을 줄입니다. 동적 가지치기는 모델의 실제 작동 조건을 기반으로 가지치기를 수행하므로 정확성을 유지하면서 모델의 리소스 사용량을 더욱 줄일 수 있습니다.

결론

PHP에서 모델 융합과 모델 압축을 수행하면 모델의 저장 공간과 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이 글의 소개를 통해 우리는 일반적으로 사용되는 모델 융합 및 모델 압축 방법에 대해 알아보고 실제로 사용해 볼 수 있습니다. 이 기사가 모델 최적화에 대해 배우는 PHP 개발자에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP에서 모델 융합 및 모델 압축을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!