تعلّم كيف يمكن لتقنيات تحسين النماذج مثل ضبط المعلمة الفائقة، وتشذيب النماذج، وتكميم النماذج أن تساعد نماذج الرؤية الحاسوبية على العمل بكفاءة أكبر.
تحسين النموذج هو عملية تهدف إلى تحسين كفاءة وأداء نماذج التعلم الآلي. من خلال تحسين بنية النموذج ووظيفته، يتيح التحسين للنماذج إمكانية تحقيق نتائج أفضل بأقل قدر من الموارد الحاسوبية وتقليل وقت التدريب والتقييم.
وتكتسب هذه العملية أهمية خاصة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية، حيث تتطلب النماذج غالباً موارد كبيرة لتحليل الصور المعقدة. في البيئات ذات الموارد المحدودة مثل الأجهزة المحمولة أو الأنظمة المتطورة، يمكن أن تعمل النماذج المحسّنة بشكل جيد مع موارد محدودة مع الحفاظ على دقتها.
يتم استخدام العديد من التقنيات بشكل شائع لتحقيق تحسين النموذج، بما في ذلك ضبط المعلمة الفائقة، وتشذيب النموذج، وتكميم النموذج، والدقة المختلطة. في هذه المقالة، سنستكشف هذه التقنيات والفوائد التي تجلبها لتطبيقات الرؤية الحاسوبية. لنبدأ!
عادةً ما تحتوي نماذج الرؤية الحاسوبية على طبقات عميقة وهياكل معقدة رائعة للتعرف على الأنماط المعقدة في الصور، ولكنها قد تكون متطلبة جداً من حيث قوة المعالجة. عندما يتم نشر هذه النماذج على أجهزة ذات أجهزة محدودة، مثل الهواتف المحمولة أو الأجهزة المتطورة، يمكن أن تواجه بعض التحديات أو القيود.
يمكن أن تؤدي محدودية طاقة المعالجة والذاكرة والطاقة على هذه الأجهزة إلى انخفاض ملحوظ في الأداء، حيث تكافح النماذج لمواكبة ذلك. تقنيات تحسين النموذج هي المفتاح لمعالجة هذه المخاوف. فهي تساعد على تبسيط النموذج، وتقليل احتياجاته الحسابية، وضمان استمراره في العمل بفعالية، حتى مع وجود موارد محدودة. يمكن تحسين النموذج عن طريق تبسيط بنية النموذج، أو تقليل دقة العمليات الحسابية، أو إزالة المكونات غير الضرورية لجعل النموذج أخف وأسرع.
فيما يلي بعض تقنيات تحسين النموذج الأكثر شيوعًا، والتي سنستكشفها بمزيد من التفصيل في الأقسام التالية:
يمكنك مساعدة النموذج على التعلم والأداء بشكل أفضل من خلال ضبط المعلمات الفائقة - الإعدادات التي تشكل كيفية تعلم النموذج من البيانات. ضبط المعلمات الفائقة هي تقنية لتحسين هذه الإعدادات وتحسين كفاءة النموذج ودقته. على عكس المعلمات التي يتعلمها النموذج أثناء التدريب، فإن المعلمات الفائقة هي قيم محددة مسبقًا توجه عملية التدريب.
دعنا نستعرض بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة التي يمكن ضبطها:
يبدأ ضبط المعلمة الفائقة بشكل عام بتحديد نطاق من القيم الممكنة لكل معلمة فائقة. ثم تستكشف خوارزمية البحث تركيبات مختلفة ضمن هذه النطاقات لتحديد الإعدادات التي تنتج أفضل أداء.
تتضمن طرق الضبط الشائعة البحث الشبكي والبحث العشوائي والتحسين البايزي. يختبر بحث الشبكة كل مجموعة ممكنة من القيم ضمن النطاقات المحددة. يختار البحث العشوائي التوليفات بشكل عشوائي، وغالبًا ما يعثر على الإعدادات الفعالة بسرعة أكبر. يستخدم التحسين البايزي نموذجًا احتماليًا للتنبؤ بقيم المعلمات الفائقة الواعدة بناءً على النتائج السابقة. يقلل هذا النهج عادةً من عدد التجارب المطلوبة.
في النهاية، يتم تقييم أداء النموذج لكل مجموعة من البارامترات الفائقة. تتكرر العملية حتى تتحقق النتائج المرجوة.
أثناء العمل على ضبط المعلمات التشعبية، قد تتساءل عن الفرق بين المعلمات التشعبية ومعلمات النموذج.
المعلمات الفائقة هي القيم التي يتم تعيينها قبل التدريب والتي تتحكم في كيفية تعلم النموذج، مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة. يتم تثبيت هذه الإعدادات أثناء التدريب وتؤثر بشكل مباشر على عملية التعلم. من ناحية أخرى، يتم تعلم معلمات النموذج من قبل النموذج نفسه أثناء التدريب. وتشمل هذه المعلمات الأوزان والتحيزات، والتي يتم ضبطها أثناء تدريب النموذج وتوجيه تنبؤاته في نهاية المطاف. من حيث الجوهر، تشكل المعلمات الفائقة رحلة التعلم، في حين أن معلمات النموذج هي نتائج عملية التعلم هذه.
تشذيب النموذج هو تقنية لتقليل الحجم تزيل الأوزان والمعلمات غير الضرورية من النموذج، مما يجعله أكثر كفاءة. في الرؤية الحاسوبية، خاصةً مع الشبكات العصبية العميقة، يمكن لعدد كبير من المعلمات، مثل الأوزان والتنشيطات (المخرجات الوسيطة التي تساعد في حساب المخرجات النهائية)، أن تزيد من التعقيد والمتطلبات الحسابية. يساعد التقليم على تبسيط النموذج من خلال تحديد وإزالة المعلمات التي تساهم بالحد الأدنى في الأداء، مما يؤدي إلى نموذج أكثر خفة وفعالية.
بعد تدريب النموذج، يمكن لتقنيات مثل التقليم القائم على الحجم أو تحليل الحساسية تقييم أهمية كل معلمة. ثم يتم تشذيب المعلمات ذات الأهمية المنخفضة باستخدام واحدة من ثلاث تقنيات رئيسية: تشذيب الوزن أو تشذيب الخلايا العصبية أو التشذيب المنظم.
يزيل التقليم الترجيحي اتصالات فردية ذات تأثير ضئيل على الخرج. يزيل تشذيب الخلايا العصبية خلايا عصبية كاملة تساهم مخرجاتها قليلاً في وظيفة النموذج. يزيل التقليم المهيكل أقسامًا أكبر، مثل المرشحات التلافيفية أو الخلايا العصبية في الطبقات المتصلة بالكامل، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة النموذج. بمجرد اكتمال التقليم، يتم إعادة تدريب النموذج لضبط المعلمات المتبقية، مما يضمن احتفاظه بالدقة العالية في شكل مصغر.
يقلل التكميم الكمي للن موذج من عدد البتات المستخدمة لتمثيل أوزان النموذج وتفعيلاته. عادةً ما يحول قيم الفاصلة العائمة عالية الدقة 32 بت إلى دقة أقل، مثل الأعداد الصحيحة 16 بت أو 8 بت. من خلال تقليل دقة البتات، يقلل التكميم بشكل كبير من حجم النموذج وبصمة الذاكرة والتكلفة الحسابية.
في مجال الرؤية الحاسوبية، تُعد عوامات 32 بت قياسية، لكن التحويل إلى 16 بت أو 8 بت يمكن أن يحسن الكفاءة. هناك نوعان أساسيان من التكميم الكمي: التكميم الوزني والتكميم التنشيطي. يقلل التكميم الترجيحي من دقة أوزان النموذج، مما يوازن بين تقليل الحجم والدقة. يقلل التكميم التنشيط الكمي من دقة التنشيط، مما يقلل من متطلبات الذاكرة والحساب.
الدقة المختلطة هي تقنية تستخدم دقة عددية مختلفة لأجزاء مختلفة من الشبكة العصبية. من خلال الجمع بين قيم ذات دقة أعلى، مثل عوامات 32 بت، مع قيم ذات دقة أقل، مثل عوامات 16 بت أو 8 بت، تتيح الدقة المختلطة لنماذج الرؤية الحاسوبية تسريع التدريب وتقليل استخدام الذاكرة دون التضحية بالدقة.
أثناء التدريب، يتم تحقيق الدقة المختلطة باستخدام دقة أقل في طبقات محددة مع الحفاظ على دقة أعلى عند الحاجة في جميع أنحاء الشبكة. يتم ذلك من خلال الصب وقياس الخسارة. يقوم الصب بتحويل أنواع البيانات بين الدقة المختلفة حسب ما يتطلبه النموذج. يعمل قياس الخسارة على ضبط الدقة المنخفضة لمنع التدفق العددي الناقص، مما يضمن تدريبًا مستقرًا. الدقة المختلطة مفيدة بشكل خاص للنماذج الكبيرة وأحجام الدفعات الكبيرة.
والآن بعد أن قمنا بتغطية العديد من تقنيات تحسين النموذج، دعنا نناقش كيفية تحديد أي منها يجب استخدامه بناءً على احتياجاتك الخاصة. يعتمد الاختيار على عوامل مثل الأجهزة المتاحة، والقيود الحاسوبية وقيود الذاكرة لبيئة النشر، ومستوى الدقة المطلوب.
على سبيل المثال، تعد النماذج الأصغر والأسرع مناسبة بشكل أفضل للأجهزة المحمولة ذات الموارد المحدودة، بينما يمكن استخدام نماذج أكبر وأكثر دقة على الأنظمة عالية الأداء. إليك كيفية توافق كل تقنية مع الأهداف المختلفة:
يُعد تحسين النماذج جزءًا حيويًا من التعلم الآلي، خاصةً لنشر الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي. تساعد تقنيات مثل ضبط المعلمات الفائقة وتشذيب النماذج والتكميم والدقة المختلطة في تحسين الأداء والكفاءة واستخدام الموارد لنماذج الرؤية الحاسوبية. تعمل هذه التحسينات على جعل النماذج أسرع وأقل استهلاكًا للموارد، وهو أمر مثالي للأجهزة ذات الذاكرة المحدودة وقوة المعالجة المحدودة. كما أن النماذج المحسّنة أسهل في التوسع والنشر عبر منصات مختلفة، مما يتيح حلول ذكاء اصطناعي فعالة وقابلة للتكيف مع مجموعة واسعة من الاستخدامات.
قم بزيارةمستودع Ultralytics GitHub وانضم إلى مجتمعنا لمعرفة المزيد عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة.
