Pruning nedir?
Yapay zekâ modelinin performansını etkilemeyen gereksiz bağlantıları silerek modeli daha verimli hale getirme işlemidir.
Tanım
Pruning, kelime anlamı olarak budama demektir. Yapay zekâ modelleri milyonlarca hatta milyarlarca bağlantı (nöron) içerir. Bunların bir kısmı sonuca neredeyse hiç etki etmez. Bu gereksiz kısımlar temizlendiğinde model küçülür, daha az hafıza harcar ve çok daha hızlı çalışır.
Nasıl çalışır?
Modelin içindeki ağırlıklar analiz edilir, en zayıf ve etkisiz olanlar tespit edilerek sistemden tamamen kaldırılır.
Nerede kullanılır?
Yapay zekâ modellerini cep telefonlarına veya küçük cihazlara sığdırmak için yapılan optimizasyonlarda kullanılır.
Sık karıştırılanlar
Modelin boyutunu küçültmek için sayıları basitleştiren quantization işleminden farklıdır, burada doğrudan gereksiz bağlantılar silinir.
Sorular ve yanıtlar
Pruning yapay zekânın zekâsını düşürür mü?
Doğru yapıldığında performans neredeyse hiç düşmez, aksine hız büyük oranda artar.
İlgili terimler
İlgili araçlar
Bu açıklama TreScout için yapay zekâ ile sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa hello@trescout.com. TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.