قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مجموعة بيانات المعايرة
مجموعة فرعية تمثيلية من بيانات التدريب تُستخدم لتحديد نطاقات القيم المثلى أثناء التكميم الثابت، وهو أمر ضروري لحساب عوامل القياس ونقاط الصفر.
إلغاء التكميم
العملية العكسية للتكميم التي تحول قيم الأعداد الصحيحة منخفضة الدقة مرة أخرى إلى أعداد بفاصلة عائمة للحسابات التي تتطلب دقة أعلى أثناء الاستدلال.
التكميم بدقة مختلطة
استراتيجية هجينة تطبق مستويات دقة مختلفة (8 بت، 4 بت، 2 بت) على طبقات النموذج المختلفة بناءً على حساسيتها للتكميم.
التكميم لكل قناة
تقنية تكميم تطبق عوامل قياس مميزة لكل قناة إخراج في طبقة تلافيفية، مما يحسن الدقة بشكل كبير لشبكات CNN.
التكميم لكل موتر
نهج أبسط يستخدم عامل قياس واحد ونقطة صفرية للموتر بالكامل، وهو أقل دقة ولكنه أسرع في الحساب من التكميم لكل قناة.
نطاق القص
نطاق قيم يُحدد أثناء المعايرة للحد من القيم المتطرفة قبل التكميم، وهو أمر ضروري لتقليل خطأ التكميم عن طريق استبعاد القيم الشاذة.
التكميم طبقة تلو الأخرى
طريقة تقوم بتحسين معاملات التكميم بشكل مستقل لكل طبقة من طبقات الشبكة، مع مراعاة خصائص التوزيع المحددة لكل طبقة.
خطأ التكميم
الفرق بين القيم الأصلية ذات الفاصلة العائمة وتمثيلاتها المكممة، ويتم قياسه باستخدام مقاييس مثل MSE أو تباعد KL لتقييم جودة التكميم.
استنتاج الأعداد الصحيحة فقط
نمط تنفيذ تُجرى فيه جميع عمليات النموذج باستخدام حساب الأعداد الصحيحة، مما يلغي تماماً تحويلات الفاصلة العائمة لتحقيق أقصى أداء.