Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
Model Budama (Model Pruning)
Model Pruning
29.08.2026 tarihinde güncellendi
Düşük katkılı model parçalarını kaldırarak boyut, bellek ve hesaplama maliyetini düşürme tekniğidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiModel budama, modelin tahmin gücüne az katkı veren bağlantıları veya yapısal bileşenleri kaldırır. Budama ağırlık bazlı seyrek yapı oluşturabilir ya da bütün kanal ve katmanları azaltabilir. Çoğu akışta budama sonrasında kısa bir yeniden eğitim ve doğrulama yapılır. Donanımın seyrek hesaplamayı destekleyip desteklemediği gerçek hız kazanımını belirler.
Çalışma mantığı: Önem skoru hesaplanır, eşik altındaki parametreler maskelenir veya çıkarılır, ardından model kalite ve gecikme açısından yeniden ölçülür.
Kullanım alanları: Mobil yapay zeka, edge cihazlar, düşük gecikmeli servisler ve maliyet duyarlı model sunumunda kullanılır.
Sınırlılıklar: Aşırı budama doğruluk ve genelleme kaybı yaratabilir; teorik parametre azalması her donanımda aynı hız kazancını vermez.
Çalışma mantığı: Önem skoru hesaplanır, eşik altındaki parametreler maskelenir veya çıkarılır, ardından model kalite ve gecikme açısından yeniden ölçülür.
Kullanım alanları: Mobil yapay zeka, edge cihazlar, düşük gecikmeli servisler ve maliyet duyarlı model sunumunda kullanılır.
Sınırlılıklar: Aşırı budama doğruluk ve genelleme kaybı yaratabilir; teorik parametre azalması her donanımda aynı hız kazancını vermez.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir modelde düşük katkı sağlayan ağırlık, nöron veya katmanları kaldırarak model boyutunu ve hesaplama maliyetini azaltma optimizasyonudur.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir görüntü modelindeki düşük önem skoruna sahip ağırlıklar budanır, model yeniden eğitilir ve doğruluk kaybı kabul edilebilir düzeyde kalırken bellek kullanımı azaltılır.