Bagaimana untuk melakukan gabungan model dan pemampatan model dalam PHP?

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, kerumitan model semakin tinggi dan lebih tinggi, dan penggunaan sumber juga semakin meningkat. Dalam PHP, cara melakukan gabungan model dan pemampatan model telah menjadi topik hangat.

Paduan model merujuk kepada menggabungkan beberapa model tunggal bersama-sama untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan keseluruhan. Pemampatan model mengurangkan saiz dan kerumitan pengiraan model untuk menjimatkan storan model dan sumber pengkomputeran. Artikel ini akan memperkenalkan cara melakukan gabungan model dan pemampatan model dalam PHP.

1. Gabungan model

Dalam PHP, terdapat dua kaedah gabungan model yang biasa digunakan: bagging dan boosting.

1. Bagging

Bagging ialah singkatan daripada Bootstrap Agregating Ia diperoleh dengan mensampel set latihan, melatih berbilang model dan menghasilkan purata hasil model ini keputusan ramalan akhir. Iaitu, N sampel latihan disampel semula M kali, dengan atau tanpa penggantian dalam setiap persampelan, jadi setiap set data yang diperoleh dengan pensampelan semula mungkin berbeza. Dengan cara ini, setiap model boleh dilatih pada data yang berbeza, dengan itu mengurangkan varians model dan meningkatkan ketepatan keseluruhan.

Dalam PHP, algoritma pembungkusan yang biasa digunakan ialah hutan rawak. Hutan rawak ialah algoritma bagging berdasarkan pepohon keputusan Ia menggunakan pepohon keputusan berbilang untuk mengklasifikasikan set latihan dan undian pada keputusan pepohon keputusan berbilang untuk mendapatkan hasil ramalan akhir.

2. Boosting

Boosting ialah kaedah menimbang set latihan, melatih berbilang model dan menimbang purata model ini untuk mendapatkan kaedah hasil ramalan akhir. Ia akan menumpukan pada sampel yang salah dalam set data latihan untuk meningkatkan ketepatan keseluruhan.

Dalam PHP, algoritma Boosting yang biasa digunakan termasuk Adaboost dan Gradient Boosting. Adaboost ialah algoritma lelaran yang meningkatkan berat data salah klasifikasi berdasarkan keputusan pusingan latihan sebelumnya supaya pusingan latihan seterusnya dapat mengenal pasti data salah klasifikasi ini dengan lebih baik. Gradient Boosting ialah lanjutan daripada algoritma Boosting untuk pepohon keputusan Ia secara berulang melatih pepohon keputusan yang berbeza dan menimbang keputusan pepohon keputusan berbilang untuk mendapatkan hasil ramalan akhir.

2. Pemampatan model

Dalam PHP, terdapat dua kaedah pemampatan model yang biasa digunakan: kuantisasi dan pemangkasan.

1. Kuantisasi

Kuantisasi ialah kaedah menukar parameter titik terapung dalam model kepada parameter titik tetap, dengan itu mengurangkan storan dan sumber pengkomputeran model. Kuantisasi dibahagikan kepada kuantisasi berat dan nilai pengaktifan.

Dalam PHP, algoritma kuantisasi yang biasa digunakan termasuk kuantisasi berat berdasarkan norma L2 dan kuantisasi nilai pengaktifan berdasarkan perbezaan KL. Pengkuantitian berat berdasarkan norma L2 menukarkan pemberat titik terapung kepada integer yang lebih kecil, dengan itu mengurangkan ruang penyimpanan model. Kuantifikasi nilai pengaktifan berdasarkan perbezaan KL menukarkan pengagihan nilai pengaktifan kepada pengagihan seragam atau pengagihan deterministik, dengan itu mengurangkan jumlah pengiraan model.

2. Pemangkasan

Pemangkasan merujuk kepada mengurangkan kerumitan pengiraan dan ruang penyimpanan model dengan memadam beberapa bahagian model yang tidak perlu atau tidak berguna. Pemangkasan biasa termasuk pemangkasan struktur, pemangkasan berat dan pemangkasan dinamik.

Dalam PHP, algoritma pemangkasan yang biasa digunakan termasuk pemangkasan struktur L1 berdasarkan faktor penormalan dan pemangkasan berat L2 berdasarkan saiz berat. Pemangkasan struktur L1 menormalkan neuron dan memadam beberapa neuron yang tidak berguna atau berlebihan, dengan itu mengurangkan ruang penyimpanan model dan kerumitan pengiraan. Pemangkasan berat L2 mengurangkan ruang penyimpanan model dan kerumitan pengiraan dengan memadamkan beberapa pemberat yang lebih kecil. Prun pemangkasan dinamik berdasarkan keadaan operasi sebenar model, dengan itu mengurangkan lagi penggunaan sumber model sambil mengekalkan ketepatan.

Kesimpulan

Melaksanakan gabungan model dan pemampatan model dalam PHP boleh mengurangkan storan dan sumber pengkomputeran model dengan berkesan. Melalui pengenalan artikel ini, kita boleh belajar tentang gabungan model dan kaedah pemampatan model yang biasa digunakan, dan mencubanya dalam amalan. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit bantuan kepada pembangun PHP yang mempelajari tentang pengoptimuman model.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan gabungan model dan pemampatan model dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!