Оптимизация модели - это процесс, который направлен на повышение эффективности и производительности моделей машинного обучения. Уточняя структуру и функции модели, оптимизация позволяет моделям выдавать лучшие результаты при минимальных вычислительных ресурсах и сокращении времени обучения и оценки.

Этот процесс особенно важен в таких областях, как компьютерное зрение, где модели часто требуют значительных ресурсов для анализа сложных изображений. В средах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные устройства или пограничные системы, оптимизированные модели могут хорошо работать с ограниченными ресурсами и при этом оставаться точными.

Для оптимизации модели обычно используется несколько техник, включая настройку гиперпараметров, обрезку модели, квантование модели и смешанную точность. В этой статье мы рассмотрим эти техники и преимущества, которые они дают приложениям для компьютерного зрения. Давай приступим!

Понимание оптимизации модели

Модели компьютерного зрения обычно имеют глубокие слои и сложные структуры, которые отлично подходят для распознавания замысловатых паттернов на изображениях, но они также могут быть довольно требовательны к вычислительной мощности. Когда эти модели разворачиваются на устройствах с ограниченным аппаратным обеспечением, например на мобильных телефонах или устройствах, работающих на грани, они могут столкнуться с определенными проблемами или ограничениями. 

Ограниченность вычислительной мощности, памяти и энергии на этих устройствах может привести к заметному падению производительности, так как модели с трудом справляются со своими задачами. Методы оптимизации моделей - ключ к решению этих проблем. Они помогают оптимизировать модель, снизить ее вычислительные потребности и обеспечить эффективную работу даже при ограниченных ресурсах. Оптимизация модели может осуществляться за счет упрощения архитектуры модели, снижения точности вычислений или удаления ненужных компонентов, чтобы сделать модель легче и быстрее.

‍

Вот несколько наиболее распространенных техник оптимизации моделей, которые мы более подробно рассмотрим в следующих разделах:

• Настройка гиперпараметров: Она включает в себя систематическую настройку гиперпараметров, таких как скорость обучения и размер партии, для улучшения производительности модели.
• Модельная обрезка: Эта техника удаляет ненужные веса и связи из нейронной сети, уменьшая ее сложность и вычислительные затраты.
• Квантование модели: Квантование подразумевает снижение точности весов и активаций модели, обычно с 32 бит до 16 или 8 бит, что значительно уменьшает занимаемый объем памяти и вычислительные требования.
• Точные настройки: Также известная как тренировка смешанной точности, она подразумевает использование разных форматов точности для разных частей модели и оптимизацию использования ресурсов без ущерба для точности.

Объясняю: Гиперпараметры в моделях машинного обучения

Ты можешь помочь модели обучаться и работать лучше, настроив ее гиперпараметры - параметры, которые определяют, как модель обучается на данных. Настройка гиперпараметров - это техника, позволяющая оптимизировать эти параметры, повышая эффективность и точность модели. В отличие от параметров, которые модель узнает в процессе обучения, гиперпараметры - это предустановленные значения, которыми руководствуются в процессе обучения.

Давай пройдемся по некоторым примерам гиперпараметров, которые можно настраивать:

• Скорость обучения: Этот параметр управляет размером шага, который модель делает для корректировки своих внутренних весов. Более высокая скорость обучения может ускорить процесс обучения, но при этом есть риск упустить оптимальное решение, в то время как более низкая скорость может быть более точной, но медленной.
• Размер партии: Он определяет, сколько образцов данных обрабатывается на каждом этапе обучения. Большие партии обеспечивают более стабильное обучение, но требуют больше памяти. Меньшие партии обучаются быстрее, но могут быть менее стабильными.
• Эпохи: С помощью этого параметра ты можешь определить, сколько раз модель увидит полный набор данных. Большее количество эпох может повысить точность, но есть риск переборщить с подгонкой.
• Размер ядра: Он определяет размер фильтра в конволюционных нейронных сетях (КНС). Большие ядра захватывают более широкие паттерны, но требуют большей обработки; меньшие ядра фокусируются на более тонких деталях.

Как работает настройка гиперпараметров

Настройка гиперпараметров обычно начинается с определения диапазона возможных значений для каждого гиперпараметра. Затем алгоритм поиска исследует различные комбинации в этих диапазонах, чтобы определить настройки, которые дают наилучшую производительность. 

К распространенным методам настройки относятся поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация. Поиск по сетке проверяет все возможные комбинации значений в заданных диапазонах. Случайный поиск выбирает комбинации случайным образом, часто находя эффективные настройки быстрее. Байесовская оптимизация использует вероятностную модель для предсказания перспективных значений гиперпараметров на основе предыдущих результатов. Такой подход обычно сокращает количество необходимых испытаний. 

В конечном итоге для каждой комбинации гиперпараметров оценивается производительность модели. Процесс повторяется до тех пор, пока не будут достигнуты желаемые результаты.

Гиперпараметры против параметров модели

Работая над настройкой гиперпараметров, ты можешь задаться вопросом, в чем разница между гиперпараметрами и параметрами модели. 

Гиперпараметры - это заданные перед обучением значения, которые управляют тем, как модель обучается, например скорость обучения или размер партии. Эти параметры фиксируются во время обучения и напрямую влияют на процесс обучения. Параметры модели, с другой стороны, узнаются самой моделью во время обучения. К ним относятся веса и смещения, которые настраиваются по мере обучения модели и в конечном итоге определяют ее предсказания. По сути, гиперпараметры определяют путь обучения, а параметры модели - это результаты этого процесса.

‍

Почему обрезка моделей важна в глубоком обучении

Обрезка модели - это техника уменьшения размера, которая удаляет ненужные веса и параметры из модели, делая ее более эффективной. В компьютерном зрении, особенно в глубоких нейронных сетях, большое количество параметров, таких как веса и активации (промежуточные выходы, которые помогают вычислить конечный выход), может увеличить как сложность, так и вычислительные требования. Обрезка помогает оптимизировать модель, выявляя и удаляя параметры, которые вносят минимальный вклад в производительность, в результате чего получается более легкая и эффективная модель.

‍

После обучения модели такие методы, как обрезка по величине или анализ чувствительности, позволяют оценить важность каждого параметра. Затем малозначимые параметры обрезаются, используя одну из трех основных техник: обрезка по весу, обрезка по нейронам или структурированная обрезка. 

Обрезка весов удаляет отдельные связи с минимальным влиянием на выход. Обрезка нейронов удаляет целые нейроны, чьи выходы вносят незначительный вклад в работу модели. Структурированная обрезка удаляет более крупные участки, например конволюционные фильтры или нейроны в полностью связанных слоях, оптимизируя эффективность модели. По завершении обрезки модель переобучается для тонкой настройки оставшихся параметров, что обеспечивает сохранение высокой точности в уменьшенном виде.

Уменьшение задержки в моделях искусственного интеллекта с помощью квантизации

Квантование модели уменьшает количество битов, используемых для представления весов и активаций модели. Обычно оно преобразует высокоточные 32-битные значения с плавающей точкой в более низкую точность, например 16- или 8-битные целые числа. Снижая точность битов, квантование значительно уменьшает размер модели, занимаемую память и вычислительные затраты.

В компьютерном зрении стандартными являются 32-битные плавающие числа, но преобразование в 16- или 8-битные может повысить эффективность. Существует два основных типа квантования: весовое квантование и квантование активации. Весовое квантование снижает точность весов модели, балансируя между уменьшением размера и точностью. Квантование активаций снижает точность активаций, что еще больше снижает требования к памяти и вычислениям.

‍

Как смешанная точность ускоряет умозаключения искусственного интеллекта

Смешанная точность - это техника, при которой для разных частей нейронной сети используются разные численные точности. Комбинируя значения более высокой точности, такие как 32-битные плавающие числа, со значениями более низкой точности, такими как 16- или 8-битные плавающие числа, смешанная точность позволяет моделям компьютерного зрения ускорить обучение и уменьшить расход памяти без ущерба для точности.

Во время обучения смешанная точность достигается за счет использования более низкой точности в определенных слоях и сохранения более высокой точности там, где это необходимо по всей сети. Это достигается за счет кастинга и масштабирования потерь. Кастинг преобразует типы данных между различными точностями, как того требует модель. Масштабирование потерь регулирует пониженную точность для предотвращения численного переполнения, обеспечивая стабильное обучение. Смешанная точность особенно полезна для больших моделей и больших объемов партий.

‍

Баланс между точностью и эффективностью модели

Теперь, когда мы рассмотрели несколько методов оптимизации моделей, давай обсудим, как решить, какой из них использовать, исходя из твоих конкретных потребностей. Выбор зависит от таких факторов, как доступное аппаратное обеспечение, ограничения по вычислительным ресурсам и памяти в среде развертывания, а также требуемый уровень точности. 

Например, маленькие, быстрые модели лучше подходят для мобильных устройств с ограниченными ресурсами, а большие, более точные модели можно использовать на высокопроизводительных системах. Вот как каждая техника согласуется с различными целями:

• Обрезка: Он идеально подходит для уменьшения размера модели без существенного влияния на точность, что делает его идеальным для устройств с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или устройства "Интернета вещей" (IoT).
• Квантование: Отличный вариант для уменьшения размера модели и ускорения вывода, особенно на мобильных устройствах и встраиваемых системах с ограниченной памятью и вычислительной мощностью. Она хорошо подходит для приложений, где допустимо небольшое снижение точности.
• Смешанная точность: Разработанная для крупномасштабных моделей, эта техника позволяет снизить расход памяти и ускорить обучение на таком оборудовании, как GPU и TPU, которые поддерживают операции со смешанной точностью. Она часто используется в высокопроизводительных задачах, где важна эффективность.
• Настройка гиперпараметров: Несмотря на то что она требует больших вычислительных затрат, она необходима для приложений, требующих высокой точности, таких как медицинская визуализация или автономное вождение.

Основные выводы

Оптимизация моделей - важнейшая часть машинного обучения, особенно для внедрения ИИ в реальные приложения. Такие техники, как настройка гиперпараметров, обрезка моделей, квантование и смешанная точность, помогают улучшить производительность, эффективность и использование ресурсов моделей компьютерного зрения. Эти оптимизации делают модели более быстрыми и менее ресурсоемкими, что идеально подходит для устройств с ограниченной памятью и вычислительной мощностью. Оптимизированные модели также легче масштабировать и разворачивать на разных платформах, что позволяет создавать эффективные и адаптируемые к широкому спектру применения ИИ-решения.

Посетирепозиторий Ultralytics на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы узнать больше о применении ИИ в производстве и сельском хозяйстве.