Какие существуют способы оптимизации общения в глубоких нейронных сетях?

Некоторые способы оптимизации глубоких нейронных сетей:

• Обрезка. cyberleninka.ru Удаление ненужных соединений или узлов в сети. cyberleninka.ru
• Квантование. cyberleninka.ru Уменьшение количества битов, используемых для представления весов и активаций сети. cyberleninka.ru
• Дистилляция знаний. cyberleninka.ru Обучение небольшой сети, имитирующей поведение большей сети. cyberleninka.ru
• Градиентный спуск. dzen.ru Один из ключевых параметров — скорость обучения, которая определяет величину шага при обновлении весов модели. dzen.ru
• Метод момента и адаптивные оптимизаторы. dzen.ru Метод момента добавляет предыдущие изменения весов к текущему обновлению, что позволяет быстрее выйти из локальных минимумов. dzen.ru Адаптивные оптимизаторы, такие как AdaGrad, RMSProp и Adadelta, меняют скорость обучения индивидуально для каждого параметра, опираясь на историю градиентов. dzen.ru
• Использование разной скорости обучения. dzen.ru Может понадобиться применять различные скорости обучения для разных частей нейронной сети, особенно в больших и сложных моделях с множеством слоёв или модулей. dzen.ru
• Мониторинг и коррекция в процессе обучения. dzen.ru Современные инструменты визуализации, такие как TensorBoard, позволяют наблюдать за динамикой ключевых метрик, что делает процесс обучения более контролируемым и позволяет оперативно вносить корректировки в параметры модели. dzen.ru
• Ранняя остановка. dzen.ru Метод предотвращения переобучения, заключается в остановке обучения, когда метрики на валидационном наборе данных начинают ухудшаться, несмотря на улучшение метрик на обучающем наборе данных. dzen.ru
• Регуляризация. dzen.ru Набор техник, которые можно добавить к алгоритму обучения для уменьшения риска переобучения. dzen.ru

Подход к каждой задаче должен быть индивидуальным, важно учитывать особенности данных, с которыми модель будет работать, и экспериментировать с различными техниками оптимизации. dzen.ru