Was bedeutet "Gewichtsverteilung"?

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Gewichts-Sharing ist ne Methode im Machine Learning, um Modelle effizienter zu machen. Anstatt für jeden Teil eines Modells separate Gewichte zu haben, teilen sich manche Teile die gleichen Gewichte. Das hilft, die Anzahl der benötigten Gewichte zu reduzieren, was Speicher spart und das Training schneller macht.

In Deep Learning haben Modelle oft viele Schichten. Wenn man Gewichts-Sharing nutzt, können manche Schichten Gewichte von früheren Schichten übernehmen. Das bedeutet, anstatt für jede Schicht neue Gewichte zu lernen, kann das Modell das, was es aus vorherigen Schichten gelernt hat, wiederverwenden. Das verringert nicht nur die Menge an Daten, die das Modell speichern muss, sondern kann auch die Leistung verbessern.

Gewichts-Sharing ist ne clevere Methode, um Modelle zu bauen, die sowohl leistungsstark als auch effizient sind. Es ermöglicht ne bessere Ressourcennutzung und erzielt dabei immer noch gute Ergebnisse in verschiedenen Aufgaben.