Pruning Lab

مختبر Pruning

إزالة الأوزان منخفضة الأهمية وقياس التبعثر والأقنعة وتأثير الضغط.

يزيل pruning الأوزان غير المهمة ليجعل النماذج أصغر وأسرع. يؤدي إلى تبعثر بحيث تصبح أوزان كثيرة صفراً ويمكن تخطيها أثناء الاستدلال.

يركّز هذا المختبر على pruning للأوزان. يمكنك تجربة pruning غير منظم أو متغيرات منظمة (صفوف/أعمدة).

العتبة: حذف الأوزان التي |w| أقل من العتبة.

Top-K عالمي: الإبقاء على أكبر K أوزان عالميًا.

تبعثر مستهدف: إيجاد عتبة تلقائيًا للوصول إلى تبعثر معين.

Top-K صف/عمود: الإبقاء على أعلى الأوزان لكل صف/عمود لتقريب التبعثر المنظم.

عشوائي / تكراري: خط أساس وجدولة pruning لعرض الضغط التدريجي.

  1. أنشئ مصفوفة ويمكنك تعديل القيم.
  2. اختر استراتيجية pruning ومعاملاتها.
  3. قارن المصفوفة المقلمة والقناع مع الأصل.

مولد المصفوفة

الحالي: 100%

إعدادات Pruning

الملخص

الأبعاد: -
NNZ (الأصل ⇒ المقلم): -
التبعثر (الأصل ⇒ المقلم): -
حجم تقديري كثيف: - بايت
حجم القناع: - بت
آخر استراتيجية: -

المصفوفة الأصلية (انقر للتعديل)

انقر لتعديل خلية. Enter للحفظ؛ القيم الفارغة تصبح صفراً.

المصفوفة المقلمة

القناع (1 = إبقاء، 0 = حذف)

تصدير JSON


            

ملاحظات

  • pruning غير المنظم يعطي تبعثرًا عاليًا لكن وصولًا غير منتظم للذاكرة.
  • pruning المنظم أسهل للتسريع لكنه قد يزيل ميزات كاملة.
  • pruning التكراري يحاكي جداول التدريب لضغط مستقر.