المقصود
على الرغم من النتائج القوية في الأدبيات، فإن التقليم أقل شيوعًا في الممارسة العملية لأنه أصعب تنفيذًا، كما أن مكاسب الأداء التي يحققها غالبًا ما تكون أصغر من مكاسب الطرق الأخرى.
الشاهد
“In this case, pruning doesn’t reduce the total number of parameters, only the number of non-zero parameters. This makes the model more sparse, which both reduces the model’s storage space and speeds up computation.”
📕 من كتاب: AI Engineering بقلم Chip Huyen
ما الذي تثبته الفكرة؟
هذا يبيّن أن التقليم ليس الخيار الافتراضي للتحسين في الاستخدام الواقعي.
حدود الفكرة
لا يثبت ذلك أن التقليم غير فعّال في جميع الحالات أو أنه لا ينبغي استخدامه أبدًا.
اقرأ أيضاً
مفاهيم
روابط للقراءة
- هندسة الذكاء الاصطناعي
- المجال: التكنولوجيا