Да, существуют методы для сокращения размеров датасета и времени обучения модели нейросети в TensorFlow. 12 Некоторые из них:

• Заморозка графа. 1 Фиксация параметров определённых слоёв модели в процессе обучения. 1 Это позволяет ускорить процесс обучения новой задаче и уменьшить требования к вычислительным ресурсам. 1
• Выборочное сохранение. 1 С помощью модуля tf.train.Saver можно сохранять только определённые части модели вместо того, чтобы сохранять всю модель целиком. 1
• Обнуление весов (прунинг). 12 Стратегия направлена на сокращение размера модели и уменьшение вычислительной сложности. 1 Она основана на удалении или обнулении части весов модели, при этом сохраняются только наиболее важные параметры. 1
• Квантизация. 12 Техника снижения точности представления чисел (весов и активаций). 1 Она позволяет уменьшить объём памяти, необходимой для хранения модели, а также ускоряет операции инференса. 1
• Сокращение точности вычислений. 12 Подход направлен на уменьшение объёма вычислений и сокращение требований к памяти, что особенно актуально для развёртывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. 1

Выбор оптимального метода зависит от конкретных требований задачи, характеристик модели и доступных ресурсов. 1 Перед применением любого метода рекомендуется провести тщательное тестирование и анализ, чтобы достичь баланса между оптимизацией и сохранением качества модели. 1