Глоссарий Ultralytics

Прунинг моделей — это метод машинного обучения (ML), используемый для оптимизации обученных моделей путем уменьшения их размера и сложности. Он включает в себя выявление и удаление менее важных параметров, таких как веса модели или связи внутри нейронной сети (NN), которые вносят минимальный вклад в общую производительность модели. Основная цель состоит в том, чтобы создать модели меньшего размера и более быстрые, требующие меньшей вычислительной мощности и памяти, часто без значительного снижения точности. Этот процесс является конкретным применением более широкой концепции прунинга, применяемой непосредственно к ML-моделям, что делает их более эффективными для развертывания.

Оптимизируйте модели машинного обучения с помощью обрезки моделей. Добейтесь более быстрого вывода, снижения использования памяти и энергоэффективности для развертываний с ограниченными ресурсами.