Chủ đề này đương nhiên là một đề tài mới và bạn hoàn toàn có thể áp dụng vào làm đề tài NCKH. Mình cũng đang làm đề tài NCKH về cái này. Ngoài việc áp dụng các kĩ thuật compression model để giảm size model và tăng tốc độ xử lý, bạn hoàn toàn có thể xây dựng các ý tưởng khác xoay quanh nó.
Mình đang có 1 ý tưởng nữa là sử dụng cái pruning mask như một keyword để sử dụng model. Khi mà gửi pre-trained model đi cho khách hàng, họ có key thì họ dùng được 100%, sai key thì chỉ dùng được 1 phần hiệu năng. Cái mạng mình train ra sau khi mình pruning mình sẽ biết được real-architecture(phần kiến trúc thực sự có ý nghĩa) còn phần còn lại là không có ý nghĩa cho task. Vì phần weight không có ý nghĩa nhiều mình có thể có thể có nhiều cách khai thác xử lý.
Cắt tỉa --> giảm kích thước, dung lương model, tăng tốc độ inference
Sử dụng weight đó để train task thứ 2, cắt tỉa tiếp train task 3,... --> multi-task learning
Giấu tin, giấu copyright --> bài toán watermark
Mỗi model sau khi phát hiện pruning-mask(chỉ có 0 và 1) ta có thể sử dụng cái này làm keyword sử dụng model. Chỉ cần chứng minh khi sai key hoặc sử dụng một key khác được tính toán lại từ chính pre-trained của mình, model sẽ hoạt động sai/không hiệu quả(chứng minh được). Tức là chứng minh key đó là duy nhất và không thể khôi phục model khi mà không có key gốc. Nhưng bảo vệ pre-trained model tương đương với việc bảo vệ lợi thế sở hữu dữ liệu train model và phần cứng tính toán nên làm mấy cái này có vẻ có chút ý nghĩa.
THẢO LUẬN
cảm ơn ad!mk đã sửa
Bạn có thể sử dụng chức năng embed của Viblo để nhúng video trên Youtube vào bài viết với cú pháp sau nhé:
@tuannm.hut (nguong)
Mình tìm hiểu thêm về cách tự code
Mình sẽ tìm hiểu thêm
ko lấy thông tin của product mà lấy của post dc ko bạn
(100diem)
@phamtuananh760 hàng ngon :v
Mình thử code của bạn D:\nodejs\checkIn>node app.js Connected to database
còn ko start đc HTTP server, có gì trợ giúp nhé. tks
Trên điện thoại thì trượt được, còn trên máy tính thì bạn định làm thế nào thay thế nhỉ. Dùng một mũi tên sang phải -> có được không
All I need instead of 2 months with Methods to Research course at University
Hì hì 😽😽
good
Title làm k thể lướt qua bài viết mà phải vào đọc (y)
sao ko dùng ncat b ơi
thank bạn nha...
Chủ đề này đương nhiên là một đề tài mới và bạn hoàn toàn có thể áp dụng vào làm đề tài NCKH. Mình cũng đang làm đề tài NCKH về cái này. Ngoài việc áp dụng các kĩ thuật compression model để giảm size model và tăng tốc độ xử lý, bạn hoàn toàn có thể xây dựng các ý tưởng khác xoay quanh nó.
Mình đang có 1 ý tưởng nữa là sử dụng cái pruning mask như một keyword để sử dụng model. Khi mà gửi pre-trained model đi cho khách hàng, họ có key thì họ dùng được 100%, sai key thì chỉ dùng được 1 phần hiệu năng. Cái mạng mình train ra sau khi mình pruning mình sẽ biết được real-architecture(phần kiến trúc thực sự có ý nghĩa) còn phần còn lại là không có ý nghĩa cho task. Vì phần weight không có ý nghĩa nhiều mình có thể có thể có nhiều cách khai thác xử lý.
bạn tôi giờ lấn sân sang android rồi à. thế này cơm đâu mà tôi kiếm ăn bây giờ =((