Verduidelik die tegniek van kwantisering en die rol daarvan in die vermindering van die akkuraatheid van die TPU V1.
Kwantisering is 'n tegniek wat in die veld van masjienleer gebruik word om die akkuraatheid van numeriese waardes te verminder, veral in die konteks van Tensor Processing Units (TPU's). TPU's is gespesialiseerde hardeware wat deur Google ontwikkel is om masjienleerwerkladings te versnel. Hulle is ontwerp om matriksbewerkings doeltreffend en teen hoë spoed uit te voer, wat hulle ideaal maak vir diepleertake.
Om die rol van kwantisering in die vermindering van die akkuraatheid van die TPU V1 te verstaan, is dit belangrik om eers die konsep van presisie in numeriese berekeninge te verstaan. Presisie verwys na die vlak van detail of korreligheid in die voorstelling van numeriese waardes. In masjienleer word presisie tipies gemeet in terme van die aantal bisse wat gebruik word om elke waarde voor te stel.
Kwantisering behels die vermindering van die akkuraatheid van numeriese waardes deur hulle met minder bisse voor te stel. Hierdie vermindering in akkuraatheid kom ten koste van die verlies van inligting, maar dit kan die berekeningsvereistes en geheuevoetspoor van masjienleermodelle aansienlik verminder. Deur minder bisse te gebruik om waardes voor te stel, kan ons berekeninge meer doeltreffend uitvoer en die modelparameters in 'n meer kompakte vorm stoor.
Die TPU V1, soos ander TPU's, is geoptimaliseer vir die uitvoering van berekeninge met behulp van lae-presisie rekenkunde. Dit ondersteun 8-bis heelgetal en 16-bis drywende punt bewerkings, wat algemeen in masjienleermodelle gebruik word. Deur die modelparameters en aktiverings tot hierdie laer presisies te kwantifiseer, kan die TPU V1 berekeninge vinniger en meer doeltreffend uitvoer.
Kwantisering kan toegepas word op beide die gewigte (parameters) en aktiverings van 'n neurale netwerk. Die gewigte verteenwoordig die leerbare parameters van die model, terwyl die aktiverings die intermediêre uitsette van elke laag is. Wanneer ons die gewigte kwantifiseer, gebruik ons tipies 'n tegniek wat gewigskwantisering genoem word. Dit behels die kartering van die oorspronklike hoë-presisie gewigte na 'n beperkte stel diskrete waardes. Byvoorbeeld, ons kan die gewigte na die naaste 8-bis heelgetalwaardes karteer.
Net so behels aktiveringskwantisering die kartering van die intermediêre uitsette na 'n beperkte stel diskrete waardes. Dit word gedoen om die akkuraatheid van die aktiverings te verminder sonder om die algehele akkuraatheid van die model aansienlik te beïnvloed. Deur beide die gewigte en aktiverings te kwantifiseer, kan ons 'n balans tussen berekeningsdoeltreffendheid en modelakkuraatheid bereik.
Kwantisering speel ook 'n rol in die vermindering van die geheue-voetspoor van masjienleermodelle. Laer presisiewaardes vereis minder geheue om te stoor, wat ons in staat stel om groter modelle binne die beperkte geheuebronne van TPU's te pas. Dit is veral belangrik wanneer grootskaalse diepleermodelle hanteer word wat miljoene of selfs biljoene parameters het.
Om op te som, kwantisering is 'n tegniek wat gebruik word om die akkuraatheid van numeriese waardes in masjienleermodelle te verminder. In die konteks van TPU's help kwantisering om berekeningsdoeltreffendheid te verbeter, geheuevereistes te verminder en die ontplooiing van groter modelle moontlik te maak. Deur die gewigte en aktiverings te kwantifiseer tot laer presisies, soos 8-bis heelgetalle of 16-bis swaaipuntgetalle, kan die TPU V1 berekeninge vinniger en meer doeltreffend uitvoer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
- Hoe help masjienleer kliënte met die aankoop van dienste en produkte?
- Hoekom is masjienleer belangrik?
- Wat is die verskillende tipes masjienleer?
- Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?
- Wat is die betekenis van die term bedienerlose voorspelling op skaal?
- Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?
- Wat is 'n evalueringsmetriek?
- Wat is algoritme se hiperparameters?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning