17 подписчиков
Оптимизация модели с использованием итерационного прунинга
Итерационный прунинг — это эффективная техника оптимизации нейронных сетей, направленная на уменьшение размера модели и повышение её производительности, сохраняя при этом высокие показатели точности. Этот метод предполагает постепенное удаление наименее значимых параметров модели с последующим дообучением оставшихся весов, что позволяет модели адаптироваться к изменениям.
Основные этапы итерационного прунинга:
1. Извлечение весов и смещений: В начале процесса из обученной модели извлекаются веса и смещения для каждого слоя. Эти параметры представляют собой ключевые компоненты, влияющие на производительность сети.
2. Вычисление абсолютных значений весов: Для определения значимости каждого веса вычисляются их абсолютные значения. Это позволяет идентифицировать те параметры, которые в наименьшей степени влияют на результаты модели.
3. Определение порогового значения: Используя персентиль, определяется порог, ниже которого веса считаются незначительными и подлежат удалению. Персентиль — это статистический показатель, показывающий, какая доля значений меньше или равна определённому порогу. Например, 10-й персентиль соответствует тому, что 10% значений находятся ниже этого уровня.
4. Установка весов в ноль: Веса, которые оказались ниже установленного порогового значения, устанавливаются в ноль, что фактически означает исключение связей нейронов из модели.
5. Обновление весов слоя: Обновляются веса слоя с учетом удаленных значений.
def prune_weights(model, pruning_rate):
for layer in model.layers:
if isinstance(layer, layers.Conv2D) or isinstance(layer, layers.Dense):
weights, biases = layer.get_weights()
weight_magnitudes = np.abs(weights)
threshold = np.percentile(weight_magnitudes, pruning_rate)
weights[weight_magnitudes < threshold] = 0
layer.set_weights([weights, biases])
return model
После каждого цикла прунинга, для сохранения производительности модели её необходимо дообучить на тренировочных данных. Это помогает оставшимся весам адаптироваться к новым условиям и восстановить точность:
num_iterations = 5
pruning_rate = 10 # Процент весов для удаления
for iteration in range(num_iterations):
model = prune_weights(model, pruning_rate)
# Дообучение модели
model.fit(train_images, train_labels, epochs=3, validation_data=(test_images, test_labels))
# Оценка модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'Итерация {iteration + 1}: Точность = {test_acc}')
Итерационный прунинг особенно важен для создания компактных и эффективных моделей, которые могут быть внедрены в мобильные и встроенные системы с ограниченными вычислительными ресурсами. Сокращение объема памяти и вычислительных затрат без значительной потери точности позволяет использовать нейронные сети в условиях, где ресурсы ограничены, но требуется высокая производительность.
#ML
2 минуты
31 августа 2024