Оптимизация моделей - это процесс, направленный на повышение эффективности и производительности моделей машинного обучения. Уточняя структуру и функции модели, оптимизация позволяет моделям получать 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, сохраняя при этом свою точность.

Для оптимизации модели обычно используется несколько методов, включая настройку гиперпараметров, обрезку модели, квантование модели и смешанную точность. В этой статье мы рассмотрим эти методы и преимущества, которые они дают приложениям компьютерного зрения. Давайте начнем!

Понимание оптимизации модели

Модели компьютерного зрения обычно имеют глубокие слои и сложные структуры, которые отлично подходят для распознавания сложных паттернов на изображениях, но они также могут быть довольно требовательны к вычислительной мощности. Когда эти модели развертываются на устройствах с ограниченным аппаратным обеспечением, таких как мобильные телефоны или периферийные устройства, они могут столкнуться с определенными проблемами или ограничениями. 

Ограниченная вычислительная мощность, память и энергия на этих устройствах могут привести к заметному снижению производительности, поскольку модели с трудом справляются с поставленными задачами. Методы оптимизации моделей являются ключевыми в решении этих проблем. Они помогают оптимизировать модель, снизить ее вычислительные потребности и обеспечить эффективную работу даже при ограниченных ресурсах. Оптимизация модели может быть выполнена путем упрощения архитектуры модели, снижения точности вычислений или удаления ненужных компонентов, чтобы сделать модель более легкой и быстрой.

‍

Вот несколько наиболее распространенных методов оптимизации моделей, которые мы рассмотрим более подробно 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 предполагает снижение точности весов и активаций модели, обычно с 32 до 16 или 8 бит, что значительно сокращает объем памяти и вычислительные требования.
  ‍
• Точные настройки: Также известная как смешанная точность обучения, она подразумевает использование различных форматов точности для разных частей модели и оптимизацию использования ресурсов без ущерба для точности.

Объяснено: Гиперпараметры в моделях машинного обучения

Вы можете 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 заданные значения, которыми руководствуются в процессе обучения.

Давайте рассмотрим несколько примеров 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: Определяет, сколько образцов данных обрабатывается на каждом шаге обучения. Большие объемы партий обеспечивают более стабильное обучение, но требуют больше памяти. Меньшие партии обучаются быстрее, но могут быть менее стабильными.
  ‍
• Эпохи: с помощью этого параметра можно определить, сколько раз модель просматривает полный набор данных. Большее количество эпох может повысить точность, но чревато чрезмерной подгонкой.
  ‍
• Размер ядра: Определяет размер фильтра в конволюционных нейронных сетях (CNN). Большие ядра улавливают более широкие закономерности, 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, обеспечивающие наилучшую производительность. 

К распространенным методам настройки относятся поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация. При сеточном поиске проверяются все возможные комбинации значений в заданных диапазонах. Случайный поиск выбирает комбинации случайным образом, зачастую быстрее находя эффективные настройки. 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 эффективность модели. Процесс повторяется до тех пор, пока не будут достигнуты желаемые результаты.

Гиперпараметры против параметров модели

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

Гиперпараметры - это заданные перед обучением значения, которые управляют процессом обучения модели, например скорость обучения или размер партии. Эти параметры фиксируются во время обучения и напрямую влияют на процесс обучения. Параметры модели, с другой стороны, изучаются самой моделью в процессе обучения. К ним относятся веса и смещения, которые изменяются по мере обучения модели и в конечном итоге определяют ее предсказания. По сути, гиперпараметры определяют процесс обучения, а параметры модели - 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 с помощью одного из трех основных методов: 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 секции, такие как конволюционные фильтры или нейроны в полностью связанных слоях, оптимизируя эффективность модели. После завершения обрезки модель переобучается для точной настройки оставшихся параметров, что позволяет сохранить высокую точность в уменьшенном виде.

Уменьшение задержки в моделях искусственного интеллекта с помощью квантования

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, объем памяти и стоимость вычислений.

В компьютерном зрении стандартными являются 32-битные плавающие числа, но преобразование в 16- или 8-битные может повысить эффективность. Существует два основных типа квантования: квантование по весу и квантование по 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 выводы ИИ

Смешанная точность - это техника, при которой для различных частей нейронной сети используются различные численные значения. Сочетание значений более высокой точности, например 32-битных плавающих чисел, со значениями более низкой точности, например 16-битными или 8-битными плавающими числами, позволяет моделям компьютерного зрения ускорить обучение и снизить потребление памяти без ущерба для точности.

В процессе обучения смешанная точность достигается за счет использования более низкой точности в определенных слоях при сохранении более высокой точности там, где это необходимо по всей сети. Это достигается за счет приведения и масштабирования потерь. Кастинг преобразует типы данных между различными точностями в соответствии с требованиями модели. Масштабирование потерь регулирует пониженную точность, чтобы предотвратить переполнение числовых значений, 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, давайте обсудим, как решить, какой из них использовать, исходя из ваших конкретных потребностей. Выбор зависит от таких факторов, как доступное оборудование, ограничения по вычислительным ресурсам и памяти в среде развертывания, а также требуемый уровень точности. 

Например, небольшие и быстрые модели лучше подходят для мобильных устройств с ограниченными ресурсами, а большие и более точные модели можно использовать в высокопроизводительных системах. Вот как каждая из этих методик согласуется с различными целями:

• Обрезка: Идеально подходит для уменьшения размера модели без существенного влияния на точность, что делает ее идеальной 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. Хорошо подходит для приложений, где допустимо небольшое снижение точности.
  ‍
• Смешанная точность: Эта техника, разработанная для крупномасштабных моделей, позволяет сократить расход памяти и ускорить обучение на таком оборудовании, как GPU и TPU, поддерживающих операции со смешанной точностью. Она часто используется в высокопроизводительных задачах, где важна эффективность.
  ‍
• Настройка гиперпараметров: Несмотря на то, что эта операция 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 при внедрении ИИ в реальные приложения. Такие техники, как настройка гиперпараметров, обрезка моделей, квантование и смешанная точность, помогают повысить 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 развертывать на различных платформах, что позволяет создавать эффективные и адаптируемые к широкому спектру применений решения в области ИИ.

Посетите репозиторий Ultralytics на GitHub и присоединитесь к нашему сообществу, чтобы узнать больше о применении искусственного интеллекта в производстве и сельском хозяйстве.