Вопрос или проблема
Я читал эту статью о статье EfficientNet и видел много подобного масштабирования. Например, есть Tiny-YOLO, YOLO (базовая версия),… Некоторые модели, такие как SVTR, были масштабированы до версии Tiny, Small, Large и т. д.
Так как это сделать, что делать с высотой, шириной и разрешением и есть ли какие-либо методы, которые могут мне помочь?
Допустим, у меня есть модель A, и я хочу масштабировать её до следующих версий:
Tiny A
Small A
A (по умолчанию, базовая версия)
Large A
Very Large A
Я знаю, что не всегда это хорошо применять, но иногда мне нужна скорость выводов, а иногда точность.
Из статьи и как я это понимаю:
Увеличение ширины связано с увеличением количества сверточных фильтров.
Увеличение глубины связано с увеличением количества слоев.
Увеличение разрешения связано с использованием более крупных (т. е. более детализированных) изображений в качестве входных данных.
Я не знаю каких-либо методов, которые бы напрямую выполняли нужное вам масштабирование, но у многих готовых моделей есть различные размеры (например, EfficientNet имеет b0, b1, b2 и т. д.), с которыми можно экспериментировать.
Их статья также описывает:
“В этой статье мы предлагаем новый метод составного масштабирования,
который использует составной коэффициент φ для равномерного масштабирования
ширины сети, глубины и разрешения:
где α, β, γ – это константы, которые можно определить с помощью
небольшого сеточного поиска.”
Ответ или решение
Масштабирование размера модели является важной и популярной техникой в разработке нейронных сетей, предназначенной для оптимизации модели под определенные задачи и ресурсные ограничения. Процесс заключается в изменении архитектурных параметров модели, таких как ширина, глубина и разрешение входных данных. Такие изменения позволяют моделям лучше адаптироваться под различные требования к времени инференса и точности предсказания.
Параметры масштабирования
-
Ширина: Подразумевает увеличение числа фильтров в сверточных слоях (Convolutional Layers). Это может повысить способность модели к извлечению более богатых характеристик, но может также потребовать больше вычислительных ресурсов.
-
Глубина: Здесь речь идет об увеличении числа слоев в модели. Более глубокая модель может быть способна захватывать более сложные зависимости в данных, однако это может привести к проблемам обучения, если увеличить глубину без должного увеличения других параметров.
-
Разрешение: Повышение разрешения входных изображений позволяет модели работать с более детализированными данными, что может улучшить точность, но также увеличить время инференса и потребление памяти.
Метод композитного масштабирования
В статье о EfficientNet применяется метод композитного масштабирования, где все три параметра (ширина, глубина и разрешение) масштабируются пропорционально с использованием коэффициента φ. Это позволяет достичь баланса между этими параметрами, что минимизирует избыточность и улучшает производительность модели.
Коэффициенты масштабирования
- α, β, γ: Постоянные величины, определяемые методом небольшого перебора. Эти коэффициенты позволяют вычислить оптимальные изменения каждой из характеристик — ширины α, глубины β и разрешения γ в зависимости от установленного φ.
Применение масштабирования к произвольной модели
-
Исследование начальных параметров: Изучите архитектуру базовой версии вашей модели A, чтобы понять, какие параметры стоит изменять.
-
Определение значений коэффициентов: Используя метод небольшого перебора, определите оптимальные значения для α, β и γ, которые соответствуют ресурсным возможностям и задачам, стоящим перед вашей моделью.
-
Создание вариаций модели:
- Tiny A: Уменьшите все три параметра, чтобы создать лёгкую и быструю модель.
- Small A: Незначительное увеличение, чтобы балансировать между скоростью и точностью.
- Large A и Very Large A: Увеличьте все три параметра, ориентируясь на максимальную точность, даже в ущерб скорости.
-
Тестирование и оценка: Проведите тестирование всех версий модели, чтобы выбрать те, которые лучше всего соответствуют вашим требованиям к производительности и ресурсам.
Заключение
Масштабирование модели позволяет эффективно адаптировать архитектуру под определенные нужды, будь то улучшение скорости инференса или повышение точности. Эффективно сбалансировав ширину, глубину и разрешение, вы достигнете максимальной эффективности модели, учитывая имеющиеся ресурсы. Внедрение масштабирования на практике требует тщательного планирования и тестирования, чтобы выявить наилучшие параметры для конкретных задач.