Практические исследования от Google Research по сжатию моделей
На данный момент многие области компьютерного зрения контролируются крупными моделями компьютерного зрения. Новые передовые модели для задач, таких как семантическая сегментация, обнаружение объектов и классификация изображений, превосходят возможности современного оборудования. Однако высокие вычислительные затраты ограничивают их применение в реальных приложениях.
Для решения этой проблемы команда Google Research фокусируется на задаче уменьшения размера модели, сохраняя ее эффективность. Методы урезания модели и передачи знаний позволяют достигнуть этой цели. Однако основное внимание уделено методу передачи знаний. Основной принцип передачи знаний заключается в уменьшении большой и неэффективной модели до более компактной и эффективной студенческой модели. Результаты показывают, что агрессивные аугментации, продолжительное обучение и последовательные виды изображений являются ключевыми для успешного сжатия модели с помощью передачи знаний.
Эффективность и перспективы
Исследование продемонстрировало эффективность и устойчивость предложенной формулы передачи знаний. Команда успешно сжала и переключила модели, показав потенциал своих решений. Этот переход от крайне больших моделей к более реалистичной архитектуре ResNet-50 привел к устойчивым эмпирическим результатам, внушая оптимизм в отношении будущего сжатия моделей в компьютерном зрении.
Если ваша компания хочет оставаться лидером с помощью искусственного интеллекта, обратитесь к нам для консультации и внедрения AI-решений. Мы поможем вам определить области применения автоматизации и подобрать подходящее решение для вашего бизнеса.
Попробуйте нашего ИИ ассистента в продажах, который помогает в общении с клиентами и снижает нагрузку на первую линию. Пишите нам для получения дополнительных советов и консультаций по внедрению ИИ в ваш бизнес.
