剪定

プルーニングとは、人工知能や機械学習の文脈では、重要度の低い接続やパラメータを削除することで、モデルの複雑さを軽減するために使用されるテクニックを指す。このプロセスは、モデルを合理化し、精度を大幅に犠牲にすることなく、計算とメモリ使用量をより効率的にすることを目的としている。プルーニングは、リソースに制約のあるデバイスにモデルを展開する場合や、推論速度の高速化を目指す場合に特に有効である。

剪定の妥当性

刈り込みの主な関連性は、モデルの最適化にある。ディープラーニング・モデルは、より高い精度を達成するためにサイズが大きくなり、複雑化すると、計算コストが高くなり、メモリを大量に消費するようになる。これは、特にスマートフォンや組み込みシステムのような、リソースが限られているエッジデバイスでの展開に課題をもたらす。プルーニングは、配備が容易で計算パワーが少なくて済む、より小さく高速なモデルを作成することでこの問題に対処し、様々なアプリケーションでリアルタイムの推論を可能にする。これは、モデル展開のためにモデルを最適化する重要なステップであり、多様なプラットフォームにおいてAIをより身近で実用的なものにします。

剪定の応用

プルーニング技術は、AIや機械学習の様々な領域で応用されている。具体的な例をいくつか紹介しよう：

• モバイルコンピュータビジョン：を考える Ultralytics YOLOオブジェクト検出のようなタスクのためにモバイルアプリケーションで使用されるモデル。プルーニングは、これらのモデルのサイズを大幅に縮小し、バッテリ寿命を消耗したり、パフォーマンスを低下させることなく、スマートフォンで効率的に実行できるようにします。これは、モバイルセキュリティシステムやAR（拡張現実）アプリのようなリアルタイムアプリケーションには不可欠です。例えば、Raspberry Pi上のEdgeTPU 上でプルーニングされたYOLO モデルを展開すると、推論速度の高速化と消費電力の低減につながります。

• 自律走行システム：自動運転車では、迅速で正確な物体検出が最も重要です。自律走行車は、センサーデータをリアルタイムで処理する複雑なモデルに依存しています。これらのモデルを刈り込むことで、推論の待ち時間を短縮し、車両のAIシステムによる迅速な意思決定を可能にします。これは、ダイナミックな運転環境における安全性と応答性にとって非常に重要です。プルーニングによって最適化されたモデルは、 の性能をさらに高速化するために TensorRTを使用して、自律走行システムで一般的に使用されるNVIDIA GPU のパフォーマンスをさらに高速化することもできます。

種類とテクニック

剪定にはさまざまなアプローチがあり、大別すると以下のようになる：

• ウェイトの刈り込み：これは、モデルの出力に最小限の影響しか与えないニューラルネットワークの個々の重みまたは接続を削除することを含む。マグニチュードベースの刈り込みのようなテクニックは、絶対値が最小の重みを削除します。
• フィルター刈り込み：より構造化されたアプローチで、畳み込み層からフィルター全体（とそれに関連する特徴マップ）を取り除く。フィルター刈り込みは、直接計算回数を減らすため、ウェイト刈り込みと比較して、より大幅なモデルサイズの縮小と高速化につながることが多い。

プルーニングは、モデル開発プロセスのさまざまな段階で適用することもできる：

• プリ・トレーニング・プルーニング：プルーニングは事前に訓練されたモデルに対して行われる。訓練済みモデルには冗長なパラメータが含まれることが多いため、これは一般的なアプローチである。
• トレーニング中の刈り込み：プルーニングは学習プロセスそのものに組み込まれる。これにより、より効率的な学習が可能になり、刈り込み後のモデル性能も向上する可能性がある。
• 学習後の刈り込み：プルーニングは、モデルが完全に学習された後に適用される。これは最も単純なアプローチで、モデルのサイズをさらに小さくして推論を高速化するために、量子化のようなテクニックが使われることが多い。 ONNX.

要約すると、プルーニングは、リソースが限られた環境や待ち時間の影響を受けやすいアプリケーションにおいて、効率的でパフォーマンスの高いAIモデルの展開を可能にする重要なモデル最適化技術である。モデルの複雑さを軽減することで、プルーニングはAIをより実用的で広く適用できるようにすることに貢献する。