算法人生(18):從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的“剪枝策略”看“怎么找回時(shí)間”

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人們現在是用各種算法模擬人類(lèi)的行為,其實(shí),算法的思路也可以反向用于我們的工作、生活中。比如正文分享的這種剪枝策略。

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IT人的工作和生活難平衡這事,到底要怎么解決呢,讓我們從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的“剪枝策略”中找點(diǎn)靈感吧!

剪枝策略是指訓練和優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)采取的一種技術(shù),從名字就知道,它就像修剪樹(shù)木一樣,去除不必要的枝葉,讓主干更加清晰,更有利于模型的健康成長(cháng)。它旨在減少模型中的參數數量和計算量,從而提高模型的效率和性能。剪枝策略的核心思想是通過(guò)刪除不必要的神經(jīng)元或連接來(lái)簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò )結構,同時(shí)盡量保持模型的性能不受影響。

下面,讓我們來(lái)簡(jiǎn)單了解下剪枝策略。

一、剪枝策略的原理

  1. 冗余神經(jīng)元和連接:在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中,存在著(zhù)大量的冗余神經(jīng)元和連接,它們對最終的模型性能貢獻不大。剪枝策略的原理就是通過(guò)識別和刪除這些冗余神經(jīng)元和連接,從而減少模型的參數數量和計算量。
  2. 稀疏性和泛化能力:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的稀疏性(sparsity)可以提高模型的泛化能力,即對未見(jiàn)過(guò)的數據的適應能力。剪枝策略通過(guò)創(chuàng )建稀疏模型,即刪除部分參數和連接,從而提高模型的泛化能力,并減少過(guò)擬合的風(fēng)險。
  3. 精簡(jiǎn)模型結構:剪枝策略可以將復雜的模型結構精簡(jiǎn)化,使其更加簡(jiǎn)潔和高效。這有助于減少模型的存儲空間和計算資源的消耗,并提高模型的部署效率。

二、剪枝策略的步驟

  1. 初始化:首先,需要對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練,以獲得一個(gè)初始的模型。這個(gè)模型可以是在標準數據集上進(jìn)行訓練得到的,也可以是已經(jīng)存在的預訓練模型。
  2. 重要性評估:接下來(lái),需要對模型中的參數和連接進(jìn)行重要性評估。通常使用的方法包括基于梯度的方法、敏感性分析等。這些方法可以幫助確定哪些參數和連接對模型的性能貢獻最小,從而成為剪枝的候選對象。
  3. 剪枝決策:根據重要性評估的結果,制定剪枝決策,即決定哪些參數和連接需要被剪掉。通常,可以設置一個(gè)閾值來(lái)確定剪枝的策略,將那些重要性低于閾值的參數和連接刪除。
  4. 剪枝操作:根據剪枝決策,對模型進(jìn)行剪枝操作,刪除那些不必要的神經(jīng)元和連接。
  5. 微調和重訓練:在剪枝操作之后,需要對剪枝后的模型進(jìn)行微調和重訓練,以恢復模型的性能。這一步驟通常需要在原始數據集上進(jìn)行進(jìn)一步的訓練,以確保模型在剪枝后仍然具有良好的泛化能力和性能。

三、剪枝策略的分類(lèi)

  • 預剪枝:通?;谝恍╊A設的規則或閾值,在構建決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的過(guò)程中,提前停止節點(diǎn)的進(jìn)一步分裂或權重的學(xué)習。如限制樹(shù)的最大深度、節點(diǎn)所需的樣本數等。
  • 后剪枝:先完全構建決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,之后從底部向上檢查每個(gè)子樹(shù),如果某個(gè)子樹(shù)被替換為單個(gè)節點(diǎn)后,整體性能(如交叉驗證誤差)沒(méi)有明顯下降,則執行剪枝操作,即用該節點(diǎn)代表整個(gè)子樹(shù)。

由以上的原理、步驟和分類(lèi),我們可以看出”剪枝策略”的基礎是“有冗余”、“刪除冗余連接”以提升整體“效率”,同時(shí)它有“重要性評估”的步驟,加上”預剪枝“和”后剪枝”兩種方法有策略性地實(shí)現了“剪枝”。那我們的這難以平衡的生活,是否也可以運用這一策略來(lái)找回那不知道去哪的時(shí)間呢?

首先,我們需要整理出自己生活中哪些事情是”冗余“的,比如某個(gè)時(shí)間段的閑聊,比如某些沒(méi)有效率的溝通方式,又或者是對部分娛樂(lè )八卦的追蹤等,每個(gè)人的情況不一樣,冗余的標準也不一樣,需自行根據自己的標準來(lái)整理冗余有哪些。

然后,看哪些冗余是可以刪減的,哪些是可以減少發(fā)生頻率的,哪些是可以縮短時(shí)間的。能刪除連接的,就刪除掉連接。實(shí)在刪不掉或不忍刪掉的,就賦予它一個(gè)“重要性”分數,給它設定具體的啟動(dòng)標準,比如什么場(chǎng)景下,什么時(shí)間可以啟動(dòng),啟動(dòng)后賦予的最大時(shí)長(cháng)是多少。假設,追八卦有個(gè)啟動(dòng)標準,那可以設定每天下班勞累一天后的時(shí)間,自己的精力也處于低峰期了,又是下班的坐車(chē)的路上,這時(shí)就是追八卦的時(shí)間,到家后就停止追八卦了。(只是舉例,大家舉一反三?。?。

接著(zhù),對于剪枝的兩個(gè)分類(lèi)方法,可以類(lèi)比我們在時(shí)間管理中經(jīng)常會(huì )用到的“優(yōu)先級矩陣”和“回顧與調整”

  • 優(yōu)先級矩陣(預剪枝):這是一種預先確定任務(wù)重要性和緊急性的方法,把我們日常的任務(wù)分為四類(lèi):重要且緊急、重要但不緊急、不重要但緊急、不重要且不緊急。通過(guò)這種分類(lèi),可以“剪除”那些不重要或低優(yōu)先級的任務(wù),優(yōu)先聚焦于真正有價(jià)值的工作,避免時(shí)間浪費在瑣碎或無(wú)關(guān)緊要的事情上。
  • 回顧與調整(后剪枝):類(lèi)似于Sprint開(kāi)發(fā)中,Sprint回顧會(huì )通過(guò)定期回顧已完成的Sprint中遇到的問(wèn)題或做的很好的地方,以此來(lái)幫助我們后續的Sprint能夠及時(shí)的發(fā)揮好的地方,避免做的不好的地方。這種“回顧并調整的方式”就類(lèi)似于后剪枝。通過(guò)分析哪些計劃被執行得高效、哪些活動(dòng)占用了過(guò)多時(shí)間卻收效甚微,你可以“剪掉”那些低效的習慣、會(huì )議或日?;顒?dòng),調整未來(lái)的時(shí)間規劃,以實(shí)現更優(yōu)的時(shí)間利用。比如每天早上回顧下昨天做的事情和今天要做的事情,梳理下哪些事情以后可以避免,哪些事情應該投入更多的精力等等。這種回顧可以是每日、每周或每月進(jìn)行,依據個(gè)人的具體情況而定。

此外,在執行過(guò)程中,我們還要根據任務(wù)的實(shí)際難易程度和進(jìn)度來(lái)適時(shí)調整時(shí)間分配,比如發(fā)現某任務(wù)耗時(shí)遠超預期,及時(shí)重新規劃后續任務(wù)。

通過(guò)以上這樣的類(lèi)比,我們可以看到,雖然時(shí)間管理和機器學(xué)習是兩個(gè)截然不同的領(lǐng)域,但在優(yōu)化資源分配、提升效率的目標下,兩者采用了類(lèi)似的策略思路:既有事前的策略規劃以預防無(wú)效勞動(dòng)(預剪枝),也有事后反饋和調整機制以不斷優(yōu)化(后剪枝)。具體的實(shí)際操作或許千差萬(wàn)別,但是指導著(zhù)具體操作的思維方式可能很類(lèi)似哦!

如果你也知道有哪些機器學(xué)習的思維可以應用到我們的日常生活中,歡迎交流分享。

本文由 @養心進(jìn)行時(shí) 原創(chuàng )發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉載

題圖來(lái)自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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