Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Tìm hiểu cách các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình như điều chỉnh siêu tham số, tỉa bớt mô hình và lượng tử hóa mô hình có thể giúp các mô hình thị giác máy tính chạy hiệu quả hơn.
Tối ưu hóa mô hình là một quy trình nhằm mục đích cải thiện hiệu quả và hiệu suất của các mô hình học máy. Bằng cách tinh chỉnh cấu trúc và chức năng của mô hình, tối ưu hóa giúp các mô hình có thể mang lại kết quả tốt hơn với tài nguyên tính toán tối thiểu và giảm thời gian huấn luyện và đánh giá.
Quá trình này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, nơi các mô hình thường yêu cầu nguồn lực đáng kể để phân tích hình ảnh phức tạp. Trong các môi trường bị hạn chế về tài nguyên như thiết bị di động hoặc hệ thống biên, các mô hình được tối ưu hóa có thể hoạt động tốt với nguồn lực hạn chế mà vẫn chính xác.
Một số kỹ thuật thường được sử dụng để tối ưu hóa mô hình, bao gồm điều chỉnh siêu tham số, tỉa bớt mô hình, lượng tử hóa mô hình và độ chính xác hỗn hợp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những kỹ thuật này và những lợi ích mà chúng mang lại cho các ứng dụng thị giác máy tính. Hãy bắt đầu!
Công suất xử lý, bộ nhớ và năng lượng hạn chế trên các thiết bị này có thể dẫn đến sự sụt giảm đáng kể về hiệu suất, vì các mô hình phải vật lộn để theo kịp. Các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình là chìa khóa để giải quyết những lo ngại này. Chúng giúp hợp lý hóa mô hình, giảm nhu cầu tính toán và đảm bảo nó vẫn có thể hoạt động hiệu quả, ngay cả với nguồn lực hạn chế. Tối ưu hóa mô hình có thể được thực hiện bằng cách đơn giản hóa kiến trúc mô hình, giảm độ chính xác của các phép tính hoặc loại bỏ các thành phần không cần thiết để làm cho mô hình nhẹ hơn và nhanh hơn.
Hình 1. Lý do để tối ưu hóa mô hình của bạn. Ảnh của tác giả.
Dưới đây là một số kỹ thuật tối ưu hóa mô hình phổ biến nhất mà chúng ta sẽ khám phá chi tiết hơn trong các phần sau:
Điều chỉnh siêu tham số (Hyperparameter tuning): Nó liên quan đến việc điều chỉnh một cách có hệ thống các siêu tham số, chẳng hạn như tốc độ học (learning rate) và kích thước batch (batch size), để cải thiện hiệu suất mô hình.
Tỉa bớt mô hình: Kỹ thuật này loại bỏ các trọng số và kết nối không cần thiết khỏi mạng nơ-ron, giảm độ phức tạp và chi phí tính toán của nó.
Lượng tử hóa mô hình: Lượng tử hóa liên quan đến việc giảm độ chính xác của trọng số và kích hoạt của mô hình, thường là từ 32-bit xuống 16-bit hoặc 8-bit, giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ và yêu cầu tính toán.
Điều chỉnh độ chính xác (Precision adjustments): Còn được gọi là huấn luyện độ chính xác hỗn hợp (mixed precision training), nó liên quan đến việc sử dụng các định dạng độ chính xác khác nhau cho các phần khác nhau của mô hình và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Giải thích: Siêu tham số trong mô hình học máy
Bạn có thể giúp mô hình học và hoạt động tốt hơn bằng cách điều chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của nó - các cài đặt định hình cách mô hình học hỏi từ dữ liệu. Điều chỉnh siêu tham số là một kỹ thuật để tối ưu hóa các cài đặt này, cải thiện hiệu quả và độ chính xác của mô hình. Không giống như các tham số mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện, các siêu tham số là các giá trị được đặt trước để hướng dẫn quá trình huấn luyện.
Hãy cùng xem qua một số ví dụ về các siêu tham số có thể được điều chỉnh:
Tốc độ học: Tham số này kiểm soát kích thước bước mà mô hình thực hiện để điều chỉnh các trọng số bên trong của nó. Tốc độ học cao hơn có thể tăng tốc quá trình học nhưng có nguy cơ bỏ lỡ giải pháp tối ưu, trong khi tốc độ thấp hơn có thể chính xác hơn nhưng chậm hơn.
Kích thước lô (Batch size): Xác định số lượng mẫu dữ liệu được xử lý trong mỗi bước huấn luyện. Kích thước lô lớn hơn giúp quá trình học ổn định hơn nhưng đòi hỏi nhiều bộ nhớ hơn. Kích thước lô nhỏ hơn huấn luyện nhanh hơn nhưng có thể kém ổn định hơn.
Kích thước kernel: Nó xác định kích thước bộ lọc trong Mạng nơ-ron tích chập (CNN). Kernel lớn hơn nắm bắt các mẫu rộng hơn nhưng cần xử lý nhiều hơn; kernel nhỏ hơn tập trung vào các chi tiết tốt hơn.
Điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) hoạt động như thế nào
Điều chỉnh siêu tham số thường bắt đầu bằng việc xác định một phạm vi các giá trị có thể cho mỗi siêu tham số. Sau đó, một thuật toán tìm kiếm sẽ khám phá các kết hợp khác nhau trong các phạm vi này để xác định các cài đặt tạo ra hiệu suất tốt nhất.
Các phương pháp điều chỉnh phổ biến bao gồm tìm kiếm lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên và tối ưu hóa Bayesian. Tìm kiếm lưới kiểm tra mọi tổ hợp giá trị có thể trong phạm vi được chỉ định. Tìm kiếm ngẫu nhiên chọn các tổ hợp một cách ngẫu nhiên, thường tìm thấy các cài đặt hiệu quả nhanh hơn. Tối ưu hóa Bayesian sử dụng mô hình xác suất để dự đoán các giá trị siêu tham số đầy hứa hẹn dựa trên các kết quả trước đó. Cách tiếp cận này thường làm giảm số lượng thử nghiệm cần thiết.
Cuối cùng, đối với mỗi tổ hợp siêu tham số, hiệu suất của mô hình sẽ được đánh giá. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được kết quả mong muốn.
Siêu tham số so với tham số mô hình
Trong khi làm việc trên điều chỉnh siêu tham số, bạn có thể tự hỏi sự khác biệt giữa siêu tham số và tham số mô hình là gì.
Siêu tham số là các giá trị được đặt trước khi huấn luyện, kiểm soát cách mô hình học, chẳng hạn như tốc độ học hoặc kích thước lô. Các cài đặt này được cố định trong quá trình huấn luyện và ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình học. Mặt khác, các tham số mô hình được mô hình tự học trong quá trình huấn luyện. Chúng bao gồm trọng số và độ lệch, điều chỉnh khi mô hình huấn luyện và cuối cùng hướng dẫn dự đoán của nó. Về bản chất, siêu tham số định hình hành trình học tập, trong khi các tham số mô hình là kết quả của quá trình học tập đó.
Tại sao tỉa mô hình (model pruning) lại quan trọng trong học sâu (deep learning)
Tỉa thưa mô hình (Model pruning) là một kỹ thuật giảm kích thước, loại bỏ các trọng số và tham số không cần thiết khỏi mô hình, làm cho nó hiệu quả hơn. Trong thị giác máy tính, đặc biệt là với các mạng nơ-ron sâu, một số lượng lớn các tham số, như trọng số và kích hoạt (đầu ra trung gian giúp tính toán đầu ra cuối cùng), có thể làm tăng cả độ phức tạp và yêu cầu tính toán. Tỉa thưa giúp đơn giản hóa mô hình bằng cách xác định và loại bỏ các tham số đóng góp tối thiểu vào hiệu suất, dẫn đến một mô hình nhẹ hơn, hiệu quả hơn.
Sau khi mô hình được huấn luyện, các kỹ thuật như tỉa thưa dựa trên độ lớn hoặc phân tích độ nhạy có thể đánh giá tầm quan trọng của từng tham số. Các tham số có tầm quan trọng thấp sau đó được tỉa thưa, sử dụng một trong ba kỹ thuật chính: tỉa thưa trọng số, tỉa thưa nơ-ron hoặc tỉa thưa có cấu trúc.
Tỉa thưa trọng số loại bỏ các kết nối riêng lẻ với tác động tối thiểu đến đầu ra. Tỉa thưa neuron loại bỏ toàn bộ neuron có đầu ra đóng góp ít vào chức năng của mô hình. Tỉa thưa có cấu trúc loại bỏ các phần lớn hơn, như bộ lọc tích chập hoặc neuron trong các lớp kết nối đầy đủ, tối ưu hóa hiệu quả của mô hình. Sau khi hoàn tất việc tỉa thưa, mô hình được huấn luyện lại để tinh chỉnh các tham số còn lại, đảm bảo nó vẫn giữ được độ chính xác cao ở dạng rút gọn.
Giảm độ trễ trong các mô hình AI bằng lượng tử hóa
Lượng tử hóa mô hình (Model quantization) làm giảm số lượng bit được sử dụng để biểu diễn trọng số và kích hoạt của mô hình. Nó thường chuyển đổi các giá trị dấu phẩy động 32-bit có độ chính xác cao thành độ chính xác thấp hơn, chẳng hạn như số nguyên 16-bit hoặc 8-bit. Bằng cách giảm độ chính xác bit, lượng tử hóa làm giảm đáng kể kích thước mô hình, dung lượng bộ nhớ và chi phí tính toán.
Trong thị giác máy tính, số thực 32-bit là tiêu chuẩn, nhưng việc chuyển đổi sang 16-bit hoặc 8-bit có thể cải thiện hiệu quả. Có hai loại lượng tử hóa chính: lượng tử hóa trọng số và lượng tử hóa kích hoạt. Lượng tử hóa trọng số làm giảm độ chính xác của trọng số mô hình, cân bằng giữa giảm kích thước và độ chính xác. Lượng tử hóa kích hoạt làm giảm độ chính xác của các kích hoạt, giảm thêm nhu cầu về bộ nhớ và tính toán.
Hình 4. Một ví dụ về lượng tử hóa từ số thực 32 bit thành số nguyên 8 bit.
Độ chính xác hỗn hợp giúp tăng tốc suy luận AI như thế nào
Độ chính xác hỗn hợp (Mixed precision) là một kỹ thuật sử dụng các độ chính xác số khác nhau cho các phần khác nhau của một mạng nơ-ron. Bằng cách kết hợp các giá trị có độ chính xác cao hơn, chẳng hạn như số thực 32-bit, với các giá trị có độ chính xác thấp hơn, chẳng hạn như số thực 16-bit hoặc 8-bit, độ chính xác hỗn hợp giúp cho các mô hình thị giác máy tính có thể tăng tốc quá trình huấn luyện và giảm mức sử dụng bộ nhớ mà không làm giảm độ chính xác.
Trong quá trình huấn luyện, độ chính xác hỗn hợp đạt được bằng cách sử dụng độ chính xác thấp hơn trong các lớp cụ thể trong khi vẫn giữ độ chính xác cao hơn ở những nơi cần thiết trên toàn mạng. Điều này được thực hiện thông qua ép kiểu và điều chỉnh tỷ lệ mất mát. Ép kiểu chuyển đổi các kiểu dữ liệu giữa các độ chính xác khác nhau theo yêu cầu của mô hình. Điều chỉnh tỷ lệ mất mát điều chỉnh độ chính xác giảm để ngăn chặn tình trạng tràn số, đảm bảo quá trình huấn luyện ổn định. Độ chính xác hỗn hợp đặc biệt hữu ích cho các mô hình lớn và kích thước lô lớn.
Hình 5. Huấn luyện độ chính xác hỗn hợp sử dụng cả kiểu dấu phẩy động 16-bit (FP16) và 32-bit (FP32).
Cân bằng độ chính xác và hiệu quả của mô hình
Bây giờ chúng ta đã đề cập đến một số kỹ thuật tối ưu hóa mô hình, hãy thảo luận về cách quyết định sử dụng kỹ thuật nào dựa trên nhu cầu cụ thể của bạn. Sự lựa chọn phụ thuộc vào các yếu tố như phần cứng có sẵn, các ràng buộc về tính toán và bộ nhớ của môi trường triển khai và mức độ chính xác cần thiết.
Ví dụ, các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn phù hợp hơn cho các thiết bị di động có tài nguyên hạn chế, trong khi các mô hình lớn hơn, chính xác hơn có thể được sử dụng trên các hệ thống hiệu suất cao. Dưới đây là cách mỗi kỹ thuật phù hợp với các mục tiêu khác nhau:
Pruning: Nó lý tưởng để giảm kích thước mô hình mà không ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các thiết bị bị hạn chế về tài nguyên như điện thoại di động hoặc thiết bị Internet of Things (IoT).
Lượng tử hóa: Một lựa chọn tuyệt vời để giảm kích thước mô hình và tăng tốc suy luận (inference), đặc biệt là trên các thiết bị di động và hệ thống nhúng với bộ nhớ và sức mạnh xử lý hạn chế. Nó hoạt động tốt cho các ứng dụng mà việc giảm độ chính xác một chút là chấp nhận được.
Mixed precision (Độ chính xác hỗn hợp): Được thiết kế cho các mô hình quy mô lớn, kỹ thuật này làm giảm mức sử dụng bộ nhớ và tăng tốc quá trình huấn luyện trên phần cứng như GPU và TPU hỗ trợ các hoạt động độ chính xác hỗn hợp. Nó thường được sử dụng trong các tác vụ hiệu suất cao, nơi hiệu quả là rất quan trọng.
Điều chỉnh siêu tham số: Mặc dù tốn kém về mặt tính toán, nhưng nó rất cần thiết cho các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như chẩn đoán hình ảnh y tế hoặc xe tự hành.
Những điều cần nhớ
Tối ưu hóa mô hình là một phần quan trọng của học máy, đặc biệt là để triển khai AI trong các ứng dụng thực tế. Các kỹ thuật như điều chỉnh siêu tham số, tỉa bớt mô hình, lượng tử hóa và độ chính xác hỗn hợp giúp cải thiện hiệu suất, hiệu quả và sử dụng tài nguyên của các mô hình thị giác máy tính. Những tối ưu hóa này làm cho các mô hình nhanh hơn và ít tốn tài nguyên hơn, điều này lý tưởng cho các thiết bị có bộ nhớ và sức mạnh xử lý hạn chế. Các mô hình được tối ưu hóa cũng dễ dàng mở rộng và triển khai trên các nền tảng khác nhau, cho phép các giải pháp AI vừa hiệu quả vừa có khả năng thích ứng với nhiều mục đích sử dụng.
