Какие преимущества дает квантование в машинном обучении?

Некоторые преимущества квантования в машинном обучении:

• Уменьшение размера модели. www.ultralytics.com Типы данных с меньшей точностью требуют меньше места для хранения, что упрощает хранение и распространение моделей, особенно при развёртывании на устройствах. www.ultralytics.com
• Более высокая скорость вычислений. www.ultralytics.com Вычисления с числами низкой точности (в частности, целыми числами) выполняются быстрее на совместимом оборудовании, что уменьшает задержку в выводах. www.ultralytics.com Это очень важно для приложений реального времени. www.ultralytics.com
• Повышенная энергоэффективность. www.ultralytics.com Более быстрые вычисления и сокращение количества обращений к памяти приводят к снижению энергопотребления, увеличивая время автономной работы мобильных и периферийных устройств. www.ultralytics.com
• Улучшенная совместимость с аппаратным обеспечением. www.ultralytics.com Многие специализированные аппаратные ускорители (Edge TPU, NPU на процессорах ARM) оптимизированы для целочисленной арифметики низкой точности, что позволяет значительно увеличить производительность квантованных моделей. www.ultralytics.com
• Снижение шума. www.mql5.com Квантование усредняет показатель в диапазоне квантового отрезка, что сглаживает подобный шум и не позволяет модели акцентировать на нём своё внимание. www.mql5.com
• Компенсация отсутствия близких значений наблюдения. www.mql5.com Квантование может дать редким значениям достаточный диапазон рассеивания значения, что сделает пригодность использования модели на новых данных, которых не было в выборке. www.mql5.com
• Борьба с проклятием размерности. www.mql5.com Снижение числа возможных комбинаций, уменьшает сетку возможных координат пространств измерения, что ускоряет и улучшает процесс обучения. www.mql5.com