CNN’lerin hızlandırılması için pruning yöntemleri kullanılabilir. Bu yöntem ile gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi sağlanarak ağın çalışma hızı arttırılabilir. Pruning işlemi global, local ve structured pruning yöntemleri ile yapılabilir. Global pruning tüm katmanlardaki ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir. Local pruning ise ağın belirli bir bölümündeki ağırlıkların filtrelenmesidir. Structured pruning ise ağırlıkların belirli bir düzen içinde filtrelenmesi işlemidir. Pruning yöntemleri sayesinde daha az sayıda parametre kullanarak daha yüksek doğruluk elde edilebilir.
Pruning Nedir?
CNN’lerde pruning yöntemi, ağın hızını artırmak için kullanılan bir tekniktir. Bu yöntemde, ağdaki gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi işlemi yapılır. Bu sayede, ağın toplam parametre sayısı azalır ve hızlanır. Pruning işlemi, ağırlıkların değerlerine göre yapılır. Değerleri sıfıra yakın olan ağırlıkların filtrelenmesi işlemi yapılabilir.
Pruning Yöntemleri
Pruning, ağın hızını artırmak için gereksiz ağırlıkların filtrelenmesine yönelik bir teknik olarak kullanılır. Makalede, farklı pruning yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgiler sunulmuştur. Global pruning, ağın tüm katmanlarında ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir. Uniform ve non-uniform pruning global pruning yöntemlerinden bazılarıdır ve pruning oranının belirlenmesi için farklı yaklaşımlar kullanılır. Local pruning, ağın bir bölümündeki ağırlıkların filtrelenmesine odaklanır. Filter pruning, gereksiz filtrelerin çıkarılmasına yönelik bir local pruning yöntemidir. Channel pruning ise ağın tüm katmanlarında filtrelerin çıkarılması işlemidir. Structured pruning, ağdaki ağırlıkların belirli bir düzen içinde filtrelenmesi işlemidir ve layer-wise pruning ve neuron-wise pruning gibi farklı uygulama seçenekleri sunar.
Global Pruning
Global pruning, CNN ağının tüm katmanlarındaki ağırlıkların filtrelenerek gereksiz olanlarının çıkarılması işlemidir. Bu sayede ağın parametre sayısı azaltılarak hızlandırılması amaçlanır. Uniform ve non-uniform pruning global pruning yöntemlerinden bazılarıdır. Uniform pruning yöntemi, tüm katmanlardaki filtrelerin aynı oranda filtrelenmesi anlamına gelirken, non-uniform pruning yöntemi her katmanda farklı oranlarda filtrelenmeyi ifade eder. Pruning oranının belirlenmesi için farklı yaklaşımlar kullanılabilir. Bunlar arasında trial-and-error, sensitivity analysis, ve optimal brain damage yöntemleri yer almaktadır.
Uniform ve Non-uniform Pruning
Uniform ve non-uniform pruning global pruning yöntemlerinden bazılarıdır.
Uniform pruning, ağırlıkların eşit oranda filtrelenmesi işlemidir. Non-uniform pruning ise ağırlıkların farklı oranlarda filtrelenmesidir. Bu yöntemler, global pruning yöntemlerinden bazılarıdır. Pruning oranlarının belirlenmesi sırasında uniform ve non-uniform pruning yöntemleri birlikte kullanılabilir. Böylece ağın hızı artırılırken, aynı zamanda doğruluk değerleri korunur. Pruning işlemi sonrasında güncellenen ağırlıkların tekrar eşitlenmesi için, uniform pruning yöntemi kullanılabilir. Tablo kullanarak, farklı pruning oranlarının uniform ve non-uniform pruning yöntemleri ile nasıl uygulandığını karşılaştırabiliriz. Bu yöntemler, CNN’lerin hızlandırılması için etkili olabilir.
Pruning Oranının Belirlenmesi
Pruning oranının belirlenmesi için farklı yaklaşımlar kullanılır.
Pruning oranı, ağın hangi oranda filtrelenmesi gerektiğini belirleyen önemli bir faktördür. Farklı yaklaşımlar kullanılarak pruning oranı belirlenebilir:
- Sabit pruning oranı: En basit yöntemlerden biridir ve pruning oranı sabit olarak belirlenir.
- Adım adım pruning: Pruning işlemi basamaklar halinde gerçekleştirilir ve her basamakta farklı bir pruning oranı belirlenir.
- Doğruluğa dayalı pruning: Ağın doğruluk değerleri dikkate alınarak pruning oranı belirlenir. Doğruluğun belirli bir seviyenin altına düşmemesi için pruning oranı ayarlanır.
Pruning oranı belirlemede farklı yaklaşımlar kullanılabilir ve her yöntemin farklı avantajları ve dezavantajları vardır. Doğru pruning oranı belirleme, ağın doğruluğunun korunması için önemlidir.
Local Pruning
Local pruning, Convolutional Neural Networks (CNN) modellerinde sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, CNN ağının belirli bir bölümüne uygulanarak gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir. Bu sayede ağın boyutu küçültülür ve gereksiz hesaplama gücü kullanılmamış olur.
Local pruning yöntemi, farklı şekillerde uygulanabilir. Bu yöntem içerisinde, iki farklı pruning yöntemi kullanılabilir: filter pruning ve channel pruning. Filter pruning, çıktı kanallarındaki gereksiz filtrelerin çıkarılması işlemidir. Channel pruning ise, ağın tüm katmanlarında filtrelenerek gereksiz çıktıların çıkarılması işlemidir.
Local pruning yöntemi sayesinde, ağın boyutu küçültüldüğü için daha hızlı çalışır hale gelir. Ayrıca, daha az sayıda parametre kullanarak daha yüksek doğruluk elde edilebilir. Ancak, ağın boyutu azaltıldığı için bazı bilgiler kaybedilebilir ve pruning sonrası ağın yeniden eğitilmesi gerekebilir.
Filter Pruning
Filter pruning, local pruning yöntemlerinden biridir. Bu yöntem çıktı kanallarındaki gereksiz filtrelerin çıkarılması işlemidir. Bu sayede ağın çalışma hızı artar ve daha az sayıda parametre kullanarak daha yüksek doğruluk elde edilir. Filtre pruning işlemi sonrasında, ağın boyutu küçülür ve gereksiz parametrelerden kurtulunur. Bu da ağın daha hızlı çalışmasına yardımcı olur. Filtre pruning işlemi, özellikle büyük boyutlu ağlarda daha etkilidir ve ağın boyutunu %20-30 arasında azaltabilir.
Channel Pruning
Channel pruning, local pruning yöntemlerinden biridir. Bu yöntemde, ağın tüm katmanlarında filtrelenerek gereksiz çıktıların çıkarılması işlemi gerçekleştirilir. Bu işlem sırasında, her kanaldaki filtrelerin belirli bir yüzdesi filtrelenir ve daha sonra ağ yeniden eğitilir. Böylece gereksiz filtrelerin çıkarılmasıyla birlikte ağ daha hızlı hale gelir ve daha az sayıda parametre kullanarak yüksek doğruluk elde edilebilir.
Channel pruning yöntemi, diğer pruning yöntemleriyle birlikte kullanıldığında daha etkili sonuçlar elde edilir. Bu yöntem, özellikle GPU’lar gibi paralel işlem kabiliyeti yüksek donanımlarda verimli bir şekilde çalışır.
Structured Pruning
Structured Pruning, CNN ağlarındaki ağırlıkların belirli bir düzen içinde filtrelenmesini sağlayan önemli bir pruning yöntemidir. Bu yöntem sayesinde ağdaki ağırlıkların belli bir şekilde kesilmesi yapılarak, ağın gereksiz parametreleri çıkarılır ve böylece ağın çalışma hızı artar. Structured Pruning yöntemi, farklı alt yöntemlerden oluşur. Layer-wise pruning, ağın belirli bir katmanındaki ağırlıkların filtrelenmesidir. Neuron-wise pruning, belirli bir nöron grubundaki gereksiz ağırlıkların filtrelenmesidir.
Structured Pruning yönteminde pruning oranı, belirli bir ağ düzeni baz alınarak hesaplanır. Bu hesaplama, ağın yapısına göre değişebilir. Structured Pruning yöntemi, ağın daha az hafıza kullanarak daha yüksek doğruluk elde etmesine olanak sağlar. Bu yöntem, ağın hızını ve etkililiğini artırırken, doğruluğun korunmasına da yardımcı olur.
Structured Pruning işlemi için birçok yazılım kullanılabilir. Bu yazılımlar, ağ yapısının analiz edilmesi, pruning oranlarının belirlenmesi ve pruning işlemlerinin gerçekleştirilmesi gibi görevleri gerçekleştirebilir. Ayrıca Structured Pruning yöntemi donanımsal olarak da optimize edilebilir. Bu şekilde ağın hızı daha da artırılır.
Layer-wise Pruning
Layer-wise pruning, structured pruning yöntemlerinden biridir ve belirli bir katmandaki ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir.
Layer-wise pruning, structured pruning yöntemlerinden biridir ve belirli bir katmandaki ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir. Bu yöntemde, ağın herhangi bir katmanında bulunan ağırlıkların, ağın diğer katmanlarındaki ağırlıklarla karşılaştırılmaksızın filtrelenmesi sağlanır. Örneğin, bir CNN modelinde convolutional (conv) katmanları ve fully connected (fc) katmanları vardır. Layer-wise pruning işlemi, sadece conv katmanları ya da sadece fc katmanlarındaki ağırlıkların filtrelenmesini sağlamak için uygulanabilir. Böylece, ağın belirli bir katmanındaki filtrelere müdahale edilirken, diğer katmanların yapısına ve ağırlıklarına dokunulmamış olur.
Neuron-wise Pruning
Neuron-wise pruning, structured pruning yöntemlerinden biridir ve belirli bir nöron grubundaki gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi işlemidir.
Neuron-wise pruning, ağın belirli bir nöron grubundaki gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi işlemine denir. Bu pruning yöntemi, structured pruning yöntemlerinden biridir ve belirli bir nöron grubunun etkinliğini arttırmak, ağın performansını iyileştirmek amacıyla kullanılır. Bu yöntemde, en az miktarda veri kaybıyla gereksiz ağırlıklar filtrelenerek ağın işlem hızı arttırılabilir. Neuron-wise pruning işleminin uygulanması, bir bölgedeki tüm nöronların işlemlerinin artırılmasını sağlar ve böylece ağın doğruluğu artar.
Pruning Yöntemleri ile Hızlandırma
Pruning yöntemleri, ağın çalışma hızını artırarak daha hızlı sonuçlar alınmasını sağlar. Aynı zamanda, gereksiz ağırlıkların çıkarılması sayesinde daha az sayıda parametre ile daha yüksek doğruluk elde edilir. Bu, ağın daha verimli çalışmasını sağlar ve daha az hesaplama gücü kullanır.
Pruning yöntemleri sayesinde CNN’lerde hızlandırma gerçekleştirilebilir. Bu yöntemler, global pruning, local pruning ve structured pruning gibi farklı yaklaşımları içerir. Özellikle, structured pruning yöntemleri, ağın daha düzenli bir şekilde filtrelenmesini sağlar ve daha az ağırlık kullanımı ile daha yüksek doğruluk elde edilir.
Pruning yöntemleri sayesinde elde edilen sonuçlar, ağın yeniden eğitilmesi sonrasında iyileştirilebilir. Bu sayede, daha yüksek doğruluk oranları elde edilir. Pruning yöntemlerinin uygulanması için farklı yazılımlar kullanılabilir ve donanımsal optimizasyon işlemleri de gerçekleştirilebilir.
Pruning Sonrası Ağın Yeniden Eğitilmesi
Pruning işlemi ile ağdaki gereksiz ağırlıkların filtrelenmesi sağlandıktan sonra ağın yeniden eğitilmesi önemlidir. Bu işlem, ağın doğruluğunun korunmasına yardımcı olur. Pruning işlemi sonrası, ağdaki parametrelerin sayısı azaldığı için, ağın performansında bir düşüş gözlemlenebilir. Ağın yeniden eğitilmesi, bu performans kaybını telafi etmenin yanı sıra, daha iyi sonuçlar vermesini sağlayabilir.
- Yeniden eğitim işleminde, ağın öğrenme hızı ve iterasyon sayısı gibi parametreler tekrar belirlenmelidir.
- Pruning işlemi öncesi kullanılan veri seti ile yeniden eğitim yapılabilir veya daha büyük bir veri seti kullanılabilir.
- Yeniden eğitim işlemi, pruning işlemi kadar zaman almayabilir, ancak özellikle büyük ağlar için hala bir zaman alıcı süreçtir.
Pruning işlemi sonrası ağın yeniden eğitilmesi, ağın performansının korunması ve hatta iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu nedenle, pruning işlemi sonrası mutlaka yeniden eğitim yapılması önerilir.
Pruning Yöntemlerinin Uygulanması
CNN’lerde pruning yöntemi uygulaması oldukça önemlidir. Fakat pruning işlemi kapsamlı bir işlemdir ve doğru uygulanması gerekmektedir. Pruning işlemini gerçekleştirirken öncelikle hedeflenen pruning oranı belirlenmeli, ardından pruning işlemi yapılacak ağırlıkların türü belirlenmeli ve son olarak uygulanacak pruning yöntemi belirlenmelidir.
Pruning için farklı yazılımlar kullanılabileceği gibi, bazı kütüphanelerde pruning fonksiyonları da bulunabilir. Bu sayede pruning işlemi daha pratik bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Donanımsal optimizasyon da pruning işlemi için önemlidir. Pruning sonrası ağın yapısı değiştiğinden, bu değişikliklerin donanımsal olarak optimize edilmesi gerekmektedir. Bu optimizasyon sayesinde ağın çalışma hızı daha da artırılabilir.
Pruning işlemi sırasında, ağın doğruluğunun korunabilmesi için ağ yeniden eğitilmelidir. Bu sayede pruning sonrası ağ, yüksek doğruluk oranını koruyabilecektir.
Yazılımların Kullanılması
Pruning yöntemleri, özellikle büyük boyutlu CNN’lerde verimliliği artıran etkili bir stratejidir. Pruning işlemi, ağın gereksiz ağırlıklarının filtrelenmesi işlemini gerçekleştirir. Veri bilimi yazılımları da bu süreci kolaylaştırmak amacıyla kullanılabilir. TensorFlow, Caffe gibi yazılımlar, pruning işlemi için özel araçlar sağlar. Bunlar, pruning işleminin kontrolünü ve ölçeklendirilmesini sağlayarak yeni bir ağ oluşturmak için gerekli olan gereksiz ağırlıkların belirlenmesinde yardımcı olabilir. Ayrıca, bu yazılımlar, pruning sonrası yeni bir modelin oluşturulması için de gerekli araçları sağlar.
Donanımsal Optimizasyon
Donanımsal optimizasyon, pruning işleminin donanımsal olarak optimize edilmesiyle gerçekleştirilir. Bu yöntem, pruning işleminin ağın donanım yapısına uygun olarak gerçekleştirilmesini sağlar. Donanımsal optimizasyon ile pruning işlemi sırasında gereksiz hesaplamaların önüne geçilir ve ağın çalışma hızı artırılabilir.
Donanımsal optimizasyon için farklı yöntemler kullanılabilir. Örneğin, FPGA tabanlı mimarilerde pruning işlemi yapılabilmektedir. Bu sayede, pruning işlemini FPGA üzerinde gerçekleştirerek hız artışı sağlanır. Ayrıca, ASIC tabanlı mimarilerde de pruning işlemi donanımsal olarak optimize edilebilir.
Donanımsal optimizasyon, pruning işlemi sırasında gereksiz hesaplamaların önüne geçerek ağın çalışma hızını artırır. Bu sayede, daha hızlı ve daha performanslı bir yapı elde edilebilir. Farklı donanımsal optimizasyon yöntemleri kullanarak, pruning işleminin donanımsal olarak optimize edilmesi mümkündür.
Sonuç
Pruning yöntemleri, CNN ağlarının hızlandırılması için oldukça etkili bir yöntemdir. Bu yöntem, gereksiz ağırlıkların ağdan filtrelenmesini sağlayarak daha az sayıda parametre kullanılmasına olanak tanır. Böylece, daha az hesaplama gücüne ihtiyaç duyulur ve ağın hızı artar. Ayrıca, pruning yöntemleri ile yüksek doğruluk elde edilmesi de mümkündür. Pruning sonrası ağın yeniden eğitilmesi ile ağın performansı korunur. Bu nedenle, pruning yöntemleri oldukça değerlidir ve CNN ağlarının optimize edilmesinde sıkça kullanılır.
