Neurale compressie verwijst naar het proces van het efficiënt representeren van neurale netwerkmodellen in een kleiner formaat met behoud van hun nauwkeurigheid en functionaliteit. Dit wordt bereikt door middel van verschillende technieken die gericht zijn op het verminderen van het aantal parameters, de complexiteit van het model, of beide, zonder de prestaties van het model significant in gevaar te brengen.

Neurale compressie is waardevol in verschillende scenario's, waaronder:

1. Modellen implementeren op apparaten met beperkte middelen: Veel edge-apparaten, zoals smartphones, wearables en Internet of Things (IoT)-apparaten, hebben beperkte computerbronnen en opslagcapaciteit. Neurale compressie maakt het mogelijk complexe modellen op deze apparaten te implementeren door hun omvang en rekenvereisten aanzienlijk te verminderen.

2. De kosten voor modeltraining verlagen: Grotere neurale netwerkmodellen vereisen aanzienlijke computerbronnen en tijd om te trainen. Neurale compressietechnieken kunnen de modelgrootte en trainingstijd verkleinen, waardoor het kosteneffectiever wordt om complexe modellen te trainen.

3. Inferentiesnelheid en efficiëntie verbeteren: Gecomprimeerde neurale netwerkmodellen kunnen efficiënter worden verwerkt tijdens gevolgtrekkingen, wat leidt tot snellere voorspellingen. Dit is vooral belangrijk in real-time toepassingen waarbij snelle reacties vereist zijn.

4. Verbeterde generalisatie en robuustheid: Neurale compressie kan soms leiden tot verbeterde generalisatie en robuustheid van de modellen. Door overbodige of onnodige parameters te verwijderen, worden de modellen minder gevoelig voor overfitting en beter aanpasbaar aan nieuwe gegevens.

Technieken voor neurale compressie zijn onder meer:

- Snoeien: Het verwijderen van overtollige of onbelangrijke gewichten en verbindingen uit het netwerk.

- Kwantisering: Het verminderen van de precisie van de gewichten en activeringen tot representaties van lagere bits.

- Kennisdistillatie: Een kleiner model (leerling) trainen om het gedrag van een groter model (leraar) na te bootsen door zijn kennis te destilleren.

- Sparsificatie: Een aanzienlijk deel van de wegingen van het netwerk op nul zetten.

- Lage benadering: Gewichtsmatrices benaderen met matrices van lagere rang.

- Modelarchitectuur zoeken: Vanaf het begin compactere en efficiëntere architecturen ontwerpen.

Neurale compressietechnieken maken het mogelijk dat neurale netwerken worden ingezet op apparaten met beperkte middelen, waardoor de trainingsefficiëntie wordt verbeterd, de inferentie wordt versneld en mogelijk de modelprestaties worden verbeterd. Als gevolg hiervan spelen ze een cruciale rol bij het bevorderen van de inzet en praktische toepassingen van deep learning.