google-research/morph-net
این پروژه یک چارچوب بهینه‌سازی برای یادگیری ساختار شبکه‌های عصبی عمیق با محدودیت منابع (مثل حافظه، توان محاسباتی و زمان اجرا) ارائه می‌دهد.
کاربرد:
کمک می‌کنه تا شبکه‌های عصبی سبک‌تر و کارآمدتری بسازید بدون اینکه عملکرد مدل خیلی کم شود. مناسب برای زمانیه که می‌خواید مدل‌های هوش مصنوعی رو روی دستگاه‌های کم‌منبع مثل گوشی یا دوربین‌های هوشمند اجرا کنید.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز دارید مدل‌تون رو بهینه کنید برای استفاده در محیط‌های واقعی با محدودیت منابع، مثل اجرا روی دستگاه‌های تلفن همراه، IoT یا سیستم‌های تعبیه‌شده. همچنین وقتی می‌خواید زمان استنتاج (inference) رو کاهش بدید.
چند مثال از موارد استفاده:
- کاهش تعداد نورون‌ها در لایه‌های شبکه برای سریع‌تر شدن پردازش تصویر ️
- بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای اجرا روی دستگاه‌های لبه (edge devices) ️
- ساخت نسخه‌های سبک‌تر از مدل‌های بزرگ برای استفاده در اپلیکیشن‌های موبایل
- ##MorphNet
- ##DeepLearning
- ##ModelOptimization
- ##EdgeAI
- ##NeuralNetworks
- ##EfficientAI
- ##GoogleResearch
- ##MachineLearning
- ##ModelCompression
- ##ResourceEfficient