¿Qué significa "Sparsidad N:M"?
Tabla de contenidos
La sparsidad N:M es una forma de reducir la cantidad de pesos que se usan en las redes neuronales, especialmente en las redes neuronales convolucionales (CNNs). En este método, solo se permite que un cierto número de pesos, N, estén activos o sean diferentes de cero de un grupo más grande de pesos, M. Esto crea un patrón fijo que ayuda a manejar cómo la red aprende y hace predicciones.
¿Por qué usar la sparsidad N:M?
Usar la sparsidad N:M puede hacer que las redes neuronales sean más rápidas y eficientes. Ayuda a reducir la cantidad de cálculo necesaria tanto durante el entrenamiento como en la inferencia, que es cuando la red hace predicciones. Al centrarse solo en algunos de los pesos, la red puede seguir funcionando bien mientras usa menos energía y recursos.
Entrenamiento con sparsidad N:M
Para entrenar una red con sparsidad N:M, se utilizan técnicas especiales para mejorar el rendimiento. Un método implica usar máscaras independientes para los procesos hacia adelante y hacia atrás, lo que ayuda a acelerar el entrenamiento. Esto permite que la red aprenda sin necesidad de cálculos innecesarios que normalmente la ralentizarían.
Comparación de rendimiento
La sparsidad N:M funciona bien en comparación con otros métodos que no usan este patrón fijo. Se ha demostrado que tiene un rendimiento similar a métodos que permiten una estructura de pesos más flexible, asegurando que la red mantenga su efectividad incluso con menos pesos.