سلام! بهعنوان تامینکننده سایر مدلهای ترانسفورماتور، من عمیقاً در دنیای فشردهسازی ترانسفورماتور غواصی کردهام. این روزها موضوع داغی است و دلیل خوبی هم دارد. فشرده سازی این ترانسفورماتورها می تواند منجر به صرفه جویی در هزینه، راندمان بهتر و انعطاف پذیری بیشتر در کاربردهای مختلف شود. بنابراین، اجازه دهید برخی از راههای فشردهسازی سایر مدلهای ترانسفورماتور را بررسی کنیم.
1. هرس
هرس مانند کوتاه کردن موی ترانسفورماتور است. شما در حال حذف قطعات غیر ضروری هستید تا آن را ساده تر کنید. در زمینه ترانسفورماتورها، هرس شامل خلاص شدن از شر برخی از وزنه ها یا اتصالاتی است که کمک زیادی به عملکرد مدل نمی کنند.
هرس انواع مختلفی دارد. یکی از رویکردهای رایج هرس بر اساس بزرگی است. این روش به مقادیر مطلق وزن ها در ترانسفورماتور نگاه می کند. وزنه هایی با قدر کم اهمیت کمتری دارند و قابل حذف هستند. برای مثال، اگر وزنی مقداری نزدیک به صفر داشته باشد، ممکن است تاثیر زیادی بر خروجی مدل نداشته باشد. با حذف این وزنههای کوچک، میتوانیم سایز مدل را بدون کاهش دقت زیاد کاهش دهیم.
نوع دیگر هرس ساختاری است. هرس ساختاری به جای حذف وزنهها، کل نورونها یا لایهها را هدف قرار میدهد. این می تواند در کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل موثرتر باشد. به عنوان مثال، اگر یک لایه خاص در ترانسفورماتور ارزش زیادی به عملکرد کلی اضافه نمی کند، می توانیم آن را حذف کنیم.
هرس می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای ذخیره سازی سایر مدل های ترانسفورماتور را کاهش دهد. همچنین فرآیند استنتاج را سرعت می بخشد، زیرا محاسبات کمتری برای انجام وجود دارد. با این حال، یافتن تعادل مناسب مهم است. اگر خیلی تهاجمی هرس کنیم، ممکن است اطلاعات مهم را از دست بدهیم و عملکرد مدل را کاهش دهیم.
2. کوانتیزاسیون
کوانتیزاسیون همه چیز در مورد کاهش دقت اعداد استفاده شده در ترانسفورماتور است. اکثر ترانسفورماتورها از اعداد ممیز شناور استفاده می کنند که به فضای ذخیره سازی زیادی نیاز دارند. با تبدیل این اعداد ممیز شناور به فرمت های با دقت کمتر، می توانیم مدل را فشرده کنیم.
یکی از روش های رایج کوانتیزه کردن، کوانتیزه کردن 8 بیتی است. به جای استفاده از اعداد ممیز شناور 32 بیتی، از اعداد صحیح 8 بیتی استفاده می کنیم. این مورد نیاز ذخیره سازی را به میزان چهار برابر کاهش می دهد. ایده اصلی این است که محدوده مقادیر ممیز شناور را به محدوده کوچکتری از مقادیر صحیح ترسیم کنیم. به عنوان مثال، محدوده ای از مقادیر ممیز شناور از 1- تا 1 را می توان به محدوده ای از اعداد صحیح 8 بیتی از 128- تا 127 نگاشت.
همچنین تکنیک های کوانتیزاسیون پیشرفته تری مانند کوانتیزه سازی با دقت ترکیبی وجود دارد. این روش از دقت های متفاوتی برای قسمت های مختلف مدل استفاده می کند. به عنوان مثال، قسمت هایی از مدل که به دقت حساسیت بیشتری دارند، می توانند از اعداد با دقت بالاتر استفاده کنند، در حالی که قطعات با حساسیت کمتر می توانند از اعداد با دقت کمتر استفاده کنند.
کوانتیزاسیون نه تنها اندازه ذخیره سازی مدل را کاهش می دهد، بلکه فرآیند استنتاج را نیز سرعت می بخشد. از آنجایی که پردازش اعداد صحیح آسان تر از اعداد ممیز شناور است، محاسبات را می توان سریعتر انجام داد. با این حال، مانند هرس، کوانتیزاسیون نیز دارای معاوضه های خود است. کاهش دقت می تواند خطاهایی ایجاد کند که ممکن است بر دقت مدل تأثیر بگذارد.
3. تقطیر دانش
تقطیر دانش مانند آموزش یک مدل کوچکتر برای تقلید از رفتار یک مدل بزرگتر و پیچیده تر است. مدل بزرگتر مدل معلم و مدل کوچکتر مدل دانش آموز نامیده می شود.
این فرآیند شامل آموزش مدل دانش آموز برای خروجی نتایج مشابه مدل معلم است. ما از خروجی های مدل معلم به عنوان هدف برای مدل دانش آموز استفاده می کنیم. به عنوان مثال، اگر مدل معلم احتمال کلاس های مختلف را برای یک ورودی پیش بینی کند، مدل دانش آموز را برای تولید احتمالات مشابه آموزش می دهیم.
روش های مختلفی برای اجرای تقطیر دانش وجود دارد. یکی از رویکردهای رایج استفاده از تابع ضرر است که تفاوت بین خروجی های مدل های معلم و دانش آموز را اندازه گیری می کند. با به حداقل رساندن این ضرر، مدل دانش آموز یاد می گیرد که الگوی معلم را تقلید کند.
تقطیر دانش می تواند در فشرده سازی سایر مدل های ترانسفورماتور بسیار موثر باشد. مدل دانش آموز می تواند عملکردی مشابه مدل معلم با پارامترهای بسیار کمتری داشته باشد. این امر آن را برای برنامه هایی که منابع محاسباتی محدود هستند مناسب تر می کند.
4. به اشتراک گذاری مدل و استفاده مجدد
در بسیاری از موارد، مدل های مختلف دیگر ترانسفورماتور ممکن است دارای قطعات مشترک باشند. با اشتراک گذاری و استفاده مجدد از این قطعات مشترک، می توانیم اندازه کلی مدل ها را کاهش دهیم.
به عنوان مثال، برخی از ترانسفورماتورها ممکن است از همان لایه جاسازی یا مکانیسم توجه استفاده کنند. به جای آموزش جداگانه این قطعات برای هر مدل، می توانیم آنها را در چندین مدل به اشتراک بگذاریم. این نه تنها نیاز ذخیره سازی را کاهش می دهد، بلکه روند آموزش را نیز سرعت می بخشد.
به اشتراک گذاری مدل و استفاده مجدد را می توان به روش های مختلف پیاده سازی کرد. یک رویکرد استفاده از یک معماری مدولار است که در آن بخشهای مختلف مدل طوری طراحی شدهاند که به راحتی قابل اشتراکگذاری و استفاده مجدد باشند. روش دیگر استفاده از یادگیری انتقال است، که در آن یک مدل را روی یک مجموعه داده بزرگ از قبل آموزش میدهیم و سپس آن را برای کارهای مختلف تنظیم میکنیم.
5. بهینه سازی سخت افزار
بهینهسازی سختافزار در مورد استفاده حداکثری از منابع سختافزاری موجود برای اجرای مدلهای دیگر ترانسفورماتور است. پلتفرم های سخت افزاری مختلف قابلیت های متفاوتی دارند و با بهینه سازی مدل برای یک پلتفرم سخت افزاری خاص می توان به فشرده سازی و عملکرد بهتری دست یافت.
به عنوان مثال، برخی از پلتفرم های سخت افزاری از دستورالعمل های تخصصی برای ضرب ماتریس پشتیبانی می کنند که یک عملیات کلیدی در ترانسفورماتورها است. با استفاده از این دستورالعمل های تخصصی می توانیم روند استنتاج را سرعت بخشیده و نیاز به حافظه را کاهش دهیم.
یکی دیگر از جنبه های بهینه سازی سخت افزار مدیریت حافظه است. با مدیریت دقیق استفاده از حافظه مدل، میتوانیم از تخصیص و تخصیص حافظه غیر ضروری جلوگیری کنیم. این می تواند منجر به استفاده کارآمدتر از منابع سخت افزاری و فشرده سازی بهتر مدل شود.
کاربردهای دیگر مدل های ترانسفورماتور فشرده
سایر مدل های ترانسفورماتور فشرده طیف وسیعی از کاربردها را دارند. به عنوان مثال، در دستگاه های تلفن همراه، که در آن منابع ذخیره سازی و محاسباتی محدود است، ترانسفورماتورهای فشرده می توانند برای کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر استفاده شوند.
در زمینه اینترنت اشیا (IoT)، ترانسفورماتورهای فشرده می توانند برای پردازش داده های حسگرها در زمان واقعی استفاده شوند. از آنجایی که دستگاه های اینترنت اشیا اغلب توان و توان محاسباتی محدودی دارند، مدل های فشرده برای این کاربردها مناسب تر هستند.
اگر علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در موردترانسفورماتور زمین،ترانسفورماتور یکسو کننده، یاترانسفورماتور پایه تک فاز، به راحتی از وب سایت ما دیدن کنید.
اگر در بازار مدلهای دیگر ترانسفورماتور هستید و میخواهید در مورد تکنیکهای فشردهسازی یا هر جنبه دیگری صحبت کنید، دریغ نکنید. ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم تا بهترین راه حل ها را برای نیازهای خود پیدا کنید.
مراجع
- هان، سونگ، هویزی مائو و ویلیام جی دالی. فشرده سازی عمیق: فشرده سازی شبکه های عصبی عمیق با هرس، کوانتیزه سازی آموزش دیده و کدگذاری هافمن. arXiv preprint arXiv:1510.00149 (2015).
- هینتون، جفری، اوریول وینیالز و جف دین. "تقطیر دانش در یک شبکه عصبی." arXiv preprint arXiv:1503.02531 (2015).
- جیکوب، بنوا، اسکیرمانتاس کلیگیس، بو چن، منگلانگ ژو، متیو تانگ، اندرو هاوارد، هارتویگ آدام و دیمیتری کالنیچنکو. "کوانتی سازی و آموزش شبکه های عصبی برای استنتاج کارآمد فقط اعداد صحیح". مجموعه مقالات کنفرانس IEEE در بینایی کامپیوتر و تشخیص الگو. 2018.
