Damıtma ve budama, sinir ağı modellerini sıkıştırmak için kullanılan iki önemli tekniktir. Modelin parametre sayısını ve hesaplama karmaşıklığını azaltarak çalışma verimliliğini ve performansını artırabilirler. Aşağıda bu iki teknik ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
Model damıtma
Model damıtma, büyük bir modelin tahminlerini kopyalamak üzere daha küçük bir modelin eğitildiği bir tekniktir. Büyük modele “öğretmen model”, küçük modele ise “öğrenci model” denir. Öğretmen model genellikle daha çok parametreye ve daha karmaşık bir yapıya sahiptir; bu nedenle eğitim ve test verilerine daha iyi uyum sağlayabilir. Damıtmada öğrenci, öğretmenin tahmin davranışını taklit etmeyi öğrenerek daha küçük bir model boyutuyla benzer performansa ulaşır.
Model damıtma şu adımlarla uygulanır:
1. Öğretmen modeli eğitin: Geri yayılım ve stokastik gradyan inişi gibi geleneksel yöntemlerle büyük bir derin sinir ağını eğitim verilerinde iyi sonuç verecek şekilde eğitin.
2. Yumuşak etiketler üretin: Öğretmen modelle eğitim verileri üzerinde tahmin yapın ve çıktıları yumuşak etiket olarak kullanın. Geleneksel sert etiketlerden, yani one-hot kodlamadan geliştirilen yumuşak etiketler daha sürekli bilgi sunar ve farklı sınıflar arasındaki ilişkileri daha iyi betimler.
3. Öğrenci modeli eğitin: Yumuşak etiketleri hedef olarak kullanıp küçük bir derin sinir ağını eğitim verilerinde iyi sonuç verecek şekilde eğitin. Öğrencinin girdi ve çıktıları öğretmenle aynıdır, ancak parametreleri ve yapısı daha basit ve küçüktür.
Damıtmanın avantajı, küçük modellerin performanslarını korurken daha az hesaplama ve depolama gerektirmesidir.Yumuşak etiketler ayrıca daha sürekli bilgi sunarak öğrencinin farklı sınıflar arasındaki ilişkileri daha iyi öğrenmesini sağlar. Model damıtma; doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve konuşma tanıma gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Model budama
Model budama, gereksiz nöron ve bağlantıları kaldırarak sinir ağı modelini sıkıştıran bir tekniktir. Sinir ağlarında genellikle çok sayıda parametre ve gereğinden fazla bağlantı bulunur. Bunlar performansa pek katkıda bulunmasa da hesaplama karmaşıklığını ve depolama gereksinimini büyük ölçüde artırabilir. Budama, bu gereksiz parametre ve bağlantıları kaldırarak performansı korurken model boyutunu ve hesaplama karmaşıklığını azaltır.
Model budamanın adımları şöyledir:
1. Özgün modeli eğitin: Geri yayılım ve stokastik gradyan inişi gibi geleneksel yöntemlerle büyük bir derin sinir ağını eğitim verilerinde iyi sonuç verecek şekilde eğitin.
2. Nöronların önemini değerlendirin: L1 düzenlileştirmesi, Hessian matrisi veya Taylor açılımı gibi yöntemlerle her nöronun son çıktıya katkısını değerlendirin. Önemi düşük nöronlar gereksiz kabul edilebilir.
3. Gereksiz nöron ve bağlantıları kaldırın: Önem değerlendirmesine göre gereksiz nöronları ve bağlantıları çıkarın. Bunun için ağırlıkları sıfırlayabilir veya ilgili nöron ve bağlantıları silebilirsiniz.
Budamanın avantajı, model boyutunu ve hesaplama karmaşıklığını etkili biçimde azaltarak performansı artırmasıdır.Budama ayrıca aşırı öğrenmeyi azaltmaya ve modelin genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olabilir. Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve konuşma tanıma gibi pek çok alanda yaygın biçimde kullanılmaktadır.
Sonuç olarak damıtma ve budama, sinir ağı modellerini sıkıştırma teknikleri olsalar da yöntem ve amaçları biraz farklıdır. Damıtma öğretmenin tahmin davranışıyla öğrenciyi eğitmeye, budama ise gereksiz parametre ve bağlantıları kaldırarak modeli sıkıştırmaya odaklanır.
