Ի՞նչ եղանակներ կան մոդելի չափը նվազեցնելու համար՝ պահպանելով որակը:

Կան մի քանի մեթոդներ մեքենայական ուսուցման մոդելի չափը նվազեցնելու համար՝ պահպանելով որակը.

• Կվանտիզացիա: մոդելի քաշերի ճշգրտության նվազեցում (օրինակ՝ 32-բիթ float-ից 8-բիթ int), ինչը նվազեցնում է չափը և արագացնում է կանխատեսումը առանց զգալի որակի կորուստի:

• Կտրում (Pruning): աննշան կամ քիչ կարևոր քաշերի և նյարդերի հեռացում, ինչը նվազեցնում է չափը և հաշվարկային բարդությունը:

• Գիտելիքների դեսթիլացի: մեծ մոդելի (ուսուցչի) կանխատեսումների հիման վրա փոքր մոդել (ուսանողի) ուսուցում, ինչը թույլ է տալիս ստանալ կոմպակտ մոդել մոտավոր որակով:

• Հատուկ ձևաչափերով սեղմում: օգտագործել TensorFlow Lite կամ ONNX ձևաչափերը, որոնք օպտիմալացնում են մոդելի պահպանումը:

• Արքիտեկտուրայի օպտիմալացում: ավելի կոմպակտ արքիտեկտուրաներ ընտրել կամ NAS (Neural Architecture Search) մեթոդներ կիրառել արդյունավետ մոդելներ գտնելու համար:

TensorFlow Lite-ում կվանտիզացիայի օրինակ:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_dir')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()
with open('model_quant.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quant_model)