tag Sinir Ağı
Batch Normalization (Toplu Normalleştirme)
Bu sayfada Sinir Ağı (Batch Normalization (Toplu Normalleştirme)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Batch Normalization (Toplu Normalleştirme), derin sinir ağlarının eğitimini hızlandırmak ve kararlı hâle getirmek için 2015 yılında Ioffe ve Szegedy tarafından önerilen bir tekniktir. Temel fikir, her katmanın girdilerini mini-grup (mini-batch) bazında normalleştirmek ve böylece dahili kovaryat kaymasını (internal covariate shift) azaltmaktır. Bu teknik, daha yüksek öğrenme hızlarına olanak tanır, parametre başlatmaya duyarlılığı azaltır ve belirli durumlarda Dropout'a olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. Günümüzde derin öğrenme modellerinin neredeyse tamamında kullanılan standart bir bileşen hâline gelmiştir.
Batch Normalization (Toplu Normalleştirme)
Batch Normalization (Toplu Normalleştirme), derin sinir ağlarının eğitimini hızlandırmak ve kararlı hâle getirmek için 2015 yılında Ioffe ve Szegedy tarafından önerilen bir tekniktir. Temel fikir, her katmanın girdilerini mini-grup (mini-batch) bazında normalleştirmek ve böylece dahili kovaryat kaymasını (internal covariate shift) azaltmaktır. Bu teknik, daha yüksek öğrenme hızlarına olanak tanır, parametre başlatmaya duyarlılığı azaltır ve belirli durumlarda Dropout'a olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. Günümüzde derin öğrenme modellerinin neredeyse tamamında kullanılan standart bir bileşen hâline gelmiştir.
Model Pruning Nedir? Sinir Ağlarında Budama (Model Budama)
Model budama (model pruning), milyarlarca parametreye sahip büyük sinir ağlarında performansı en az etkileyen ağırlıkları veya yapısal bileşenleri belirleyip kaldıran bir model optimizasyon yöntemidir. Temel fikir basittir: iyi eğitilmiş bir ağda parametrelerin önemli bir bölümü tahmin kalitesine minimum katkı sağlar ve bu parametreler olmadan model neredeyse aynı doğrulukla çalışmaya devam edebilir. **Budama Türleri** Yapısal budama (structured pruning), nöron, filtre veya katman gibi tüm yapısal birimleri kaldırır. Bu yaklaşım, standart CPU/GPU donanımında doğrudan bellek ve hız kazanımı sağlar; karmaşık özel donanım gerekmez. Buna karşın yapısal olmayan budama (unstructured pruning), bireysel ağırlıkları sıfırlayarak seyrek (sparse) bir matris üretir. Sıkıştırma oranı çok yüksek olabilir ancak bu seyrekliği işlemek için özel seyrek matris donanımı ya da yazılım desteği gerekir. **Büyüklük Tabanlı Budama** En yaygın yöntem büyüklük tabanlı (magnitude-based) budamadır: mutlak değerleri eşik değerin altındaki ağırlıklar sıfırlanır. Uygulaması kolaydır ve pek çok durumda yeterli sonuç verir. Daha gelişmiş gradyan tabanlı yaklaşımlar ise ağırlığın kayıp fonksiyonuna katkısını (saliency) hesaplayarak gerçekten önemsiz olanları seçer. **Yinelemeli Budama ve Lottery Ticket Hipotezi** Tek adımda agresif budama doğruluğu düşürebilir. Bu nedenle pratikte "budama, ince ayar (fine-tune) ve tekrar budama" döngüsü tercih edilir. 2019'da Frankle ve Carlin tarafından öne sürülen Lottery Ticket Hipotezi, büyük sinir ağlarında küçük ama etkili alt ağlar (winning tickets) gizlendiğini; bu alt ağların sıfırdan aynı doğrulukla eğitilebildiğini ileri sürer. Bu hipotez, budamanın neden bu kadar iyi çalıştığını teorik olarak açıklar. **Pratik Kullanım Alanları** Model budama özellikle kenar cihazlarda (akıllı telefon, IoT sensörü, gömülü sistem) büyük modelleri çalıştırmak için kritik önem taşır. GPT, LLaMA gibi büyük dil modellerini mobil uygulamalarda kullanılabilir hale getiren yöntemlerin başında gelir. Niceleme (quantization) ve bilgi damıtma (knowledge distillation) ile birlikte kullanıldığında model boyutu ve çıkarım gecikme süresi dramatik biçimde azaltılabilir.