Сбер вакансии Backend
Сбер вакансии Backend
Сбер вакансии Backend
Написать пост

Google представила Learn2Compress, технологию оптимизации нейросетей для мобильных устройств

Новости Отредактировано

Learn2Compress является одной из ключевых технологий нового SDK для внедрения нейросетей в мобильные приложения ML Kit. Она обещает автоматическое эффективное сжатие и оптимизацию работы мобильных моделей машинного обучения без потерь в точности.

611 открытий614 показов

Google рассказала в своем блоге об одной из ключевых технологий нового SDK для разработки мобильных нейросетей ML Kit — Learn2Compress. Она позволяет эффективно использовать возможности фреймворка TensorFlow Lite и автоматически оптимизирует использование памяти и скорость работы модели машинного обучения.

Как она работает?

Для уменьшения размера модели и оптимизации ее работы технология использует как образец «взрослую» TensorFlow-модель и автоматически генерирует мобильную сеть на ее основе.

Google представила Learn2Compress, технологию оптимизации нейросетей для мобильных устройств 1

Для этого Learn2Compress использует следующие техники:

  • сокращение операций, наименее важных для точности предсказаний;
  • квантование, ускоряющее работу модели путем уменьшения количества битов, которыми она оперирует;
  • совместное обучение и «дистилляция» — использование TensorFlow-модели в качестве учителя для нескольких мобильных нейросетей и выбор той, которая лучше подходит для нужд разработчика.

Сжимает хорошо?

По словам разработчиков, созданные с помощью Learn2Compress нейросети в разы превосходят созданные на других архитектурах по производительности и занимаемой памяти. Они приводят в пример социальную платформу для рыболовов Fishbrain, создатели которой уменьшили размер облачной модели классификации изображений с 80 до 5 мегабайт с сохранением такой же точности.

На момент написания новости Learn2Compress доступна ограниченному числу разработчиков. Для желающих открыта регистрация на предварительный доступ.

На прошедшей конференции для разработчиков Google I/O 2018 много внимания было уделено технологиям машинного обучения и компьютерного зрения. Обо всех анонсах можно прочитать в нашем материале.

Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
611 открытий614 показов