এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ওয়েট শেয়ারিং
অনন্য ওয়েটের সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার জন্য একাধিক নিউরাল সংযোগ একই প্যারামিটার ভাগ করে নেওয়ার পদ্ধতি।
লো-র্যাঙ্ক ফ্যাক্টরাইজেশন
ঘন নেটওয়ার্ক স্তরগুলিকে সংকুচিত করার জন্য ওয়েট ম্যাট্রিক্সগুলিকে নিম্ন র্যাঙ্কের ম্যাট্রিক্সের গুণফলে বিভাজন করা।
টেনসর ডিকম্পোজিশন
গণনামূলক জটিলতা হ্রাস করার জন্য কনভোলিউশনাল ওয়েট টেনসরগুলিকে সরল টেনসরে ফ্যাক্টর করার উন্নত কৌশল।
স্পার্স কোডিং
অনেক শূন্য সহগ সহ অ্যাক্টিভেশনের উপস্থাপনা, যা দক্ষ সংকোচন এবং ত্বরিত গণনা সম্ভব করে।
হাফম্যান কোডিং
লসহীন সংকোচন অ্যালগরিদম যা ওয়েটগুলিকে তাদের ঘটনার ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের বাইনারি কোড নির্ধারণ করে।
মডেল স্প্লিটিং
গোপনীয়তা বজায় রাখার সময় যোগাযোগ কমানোর জন্য ক্লায়েন্ট এবং সার্ভারের মধ্যে বিতরণ করা একটি মডেলকে বিভক্ত করা।
প্যারামিটার বাইনারাইজেশন
সীমিত ডিভাইসে মেমরি হ্রাস এবং গণনা ত্বরান্বিত করার জন্য ওয়েটগুলিকে বাইনারি মানে (+1/-1) রূপান্তর করা।
ফেডারেটেড অ্যাভারেজিং
গ্লোবাল কনভারজেন্সের জন্য ক্লায়েন্ট ডেটাসেটের আকার অনুযায়ী স্থানীয় মডেল আপডেটগুলিকে ওজনযুক্ত করে এমন সমষ্টিকরণ অ্যালগরিদম।
মডেল প্রুনিং অনুপাত
মূল মডেল থেকে সরানো ওজন বা নিউরনের শতাংশ, যা প্রয়োগকৃত সংকোচনের স্তর নির্ধারণ করে।
কোয়ান্টাইজেশন-সচেতন প্রশিক্ষণ
কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাবগুলিকে সংহত করে প্রশিক্ষণ, যাতে সংকোচন-পরবর্তী কর্মক্ষমতা হ্রাস কমানো যায়।