Как улучшить производительность модели глубокого поиска?

Несколько способов улучшить производительность модели глубокого обучения:

• Использовать графические процессоры (GPU). blogs.novita.ai Они позволяют обрабатывать большое количество вычислительных задач одновременно, имеют высокую пропускную способность памяти и поддерживают эффективные операции с плавающей запятой. blogs.novita.ai
• Настроить размер пакета. docs.ultralytics.com Это количество образцов данных, которые модель машинного обучения обрабатывает за одну итерацию обучения. docs.ultralytics.com Нужно использовать максимальный размер пакета, поддерживаемый GPU, чтобы сократить время обучения. docs.ultralytics.com При этом важно избегать нехватки памяти GPU. docs.ultralytics.com
• Использовать предварительно обученные веса. docs.ultralytics.com Они берутся из моделей, которые уже были обучены на больших наборах данных. docs.ultralytics.com Затем модель адаптируют к новым задачам. docs.ultralytics.com Это приводит к более быстрому времени обучения и часто к лучшей производительности. docs.ultralytics.com
• Выбрать подходящий оптимизатор. dzen.ru www.analyticsvidhya.com Он помогает модели учиться, настраивая её параметры для уменьшения ошибок. docs.ultralytics.com Выбор оптимизатора влияет на то, как быстро и точно модель учится. docs.ultralytics.com
• Модифицировать выходной слой. proglib.io Можно заменить стандартные значения по умолчанию новой функцией активации с размером вывода, подходящим для выбранной области. proglib.io
• Визуализировать данные моделей. proglib.io Важно получать зрительное представление модельных данных, чтобы рассмотреть части модели для глубокого анализа. proglib.io