Cumartesi, Temmuz 20, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

Yeni Bir Kesme Tekniği ile Enerji Verimli Derin Öğrenme Modelleri

Önemli Noktalar

  • Yeni kesme tekniği, hesaplama yükünü azaltır.

  • Model, çoklu türler için %90 doğruluk sağlar.

  • Çalışma, enerji ve maliyet verimliliğini artırır.

Advanced Intelligent Systems dergisinde yayımlanan “Green AI-Driven Concept for the Development of Cost-Effective and Energy-Efficient Deep Learning Method: Application in the Detection of Eimeria Parasites as a Case Study” başlıklı makale, büyük ölçekli önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı (CNN) modellerindeki aşırı parametreleme sorunlarına yönelik yeni bir ağırlık düzeyi kesme tekniği sunmaktadır. Çalışma, bu tekniğin Eimeria türü parazitlerin sınıflandırılmasında uygulanışını ve hesaplama yükünde önemli bir azalma sağlarken doğruluğu koruduğunu göstermektedir. Bu çalışma, daha enerji verimli derin öğrenme modelleri oluşturma yolunda bir adım temsil etmektedir.

Enerji Verimliliği Sağlayan Kesme

Geniş ölçekli önceden eğitilmiş CNN modelleri, mükemmel aktarım öğrenme yetenekleriyle bilinir, ancak geniş parametre gereksinimleri yüksek enerji tüketimi ve hesaplama giderlerine yol açar. Sunulan ağırlık düzeyi kesme tekniği, gereksiz parametreleri sistematik olarak kaldırarak model doğruluğunu korurken enerji kullanımını azaltır. Metodoloji, hem tavuklarda hem de tavşanlarda Eimeria türü parazitleri tanımlamak ve sınıflandırmak için uygulanmıştır.

Çoklu Türler İçin Birleşik Model

Tipik olarak, tavşanlar ve tavuklar gibi farklı türler için ayrı modeller oluşturulur. Ancak bu çalışma, iki türü tek bir modelde 17 sınıfla birleştirerek yenilikçi bir yaklaşım sergilemiştir. Bu birleşik model, neredeyse %50 daha az parametre ile %90’ın üzerinde doğruluk oranını korumaktadır. Sonuç, hem maliyet açısından etkili hem de çoklu türlerde yüksek sınıflandırma performansı sunan enerji verimli bir modeldir.

Önceki yayınlarda benzer konular üzerine yapılan karşılaştırmalı analizler, çoğunlukla her tür için bireysel modeller üzerinde yoğunlaşıldığını göstermektedir. Bu çalışmanın çoklu türler için sınıflandırma modelini birleştirme yaklaşımı, daha verimli derin öğrenme paradigmalarına doğru belirgin bir kayma işaret etmektedir. Büyük CNN modelleriyle ilişkili enerji tüketimi ve maliyet, özellikle kaynak kısıtlı ortamlarda, geniş çapta uygulanmalarının önündeki engellerden biri olmuştur.

Ayrıca, geçmiş araştırmalar çoğunlukla model doğruluğunu artırmaya odaklanmış, enerji verimliliği ve hesaplama maliyeti sorunlarını ele almamıştır. Bu çalışma, sağlam sınıflandırma doğruluğunu korurken hesaplama ayak izini azaltmanın faydalarını vurgulayarak kendini farklılaştırmaktadır. Bu tür gelişmeler, çeşitli alanlarda daha sürdürülebilir AI uygulamalarının yolunu açabilir.

Çalışma, model performansı ile kaynak tüketimi arasındaki dengeyi optimize etmeye yönelik kapsamlı bir bakış sunmaktadır. Ağırlık düzeyi kesme yöntemini tanıtarak, yazarlar, AI topluluğunda giderek artan bir endişe olan derin öğrenme modellerinin çevresel etkisini azaltma konusunda değerli içgörüler sağlamaktadır. Büyük ölçekli derin öğrenme modellerini kullanmayı düşünen okuyucular, bu metodolojiyi işletme maliyetlerini azaltmak ve sürdürülebilirliği artırmak için özellikle yararlı bulabilirler.

  • Yeni kesme tekniği, hesaplama yükünü azaltır.
  • Model, çoklu türler için %90 doğruluk sağlar.
  • Çalışma, enerji ve maliyet verimliliğini artırır.
Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Web’s Editör
Web’s Editör
Web'in Dijital Sesi sloganıyla 2020 yılından bu yana yayın yapan websesi.com, teknoloji haberleri, trend teknolojik gelişmeler, oyunlar, girişim hikayeleri ve dünya çapında ses getiren her konuda seni bilgilendirmek için burada.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER