گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح
ماڈل کی کٹائی کوئز
منظم اور غیر ساختہ کٹائی، ویرل دانا کی حدود، تکراری وصولی، لاٹری ٹکٹ کے دعوے، اور تعیناتی کی پیمائش کو چیک کرتا ہے۔
سوال 1 کی 8
ماڈل کی کٹائی تربیت یافتہ نیٹ ورک سے کیا ہٹاتی ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- ماڈل کی کٹائی تربیت یافتہ نیٹ ورک سے کیا ہٹاتی ہے؟
- وزن یا ڈھانچے کو ہٹانا جو آؤٹ پٹ میں بہت کم حصہ ڈالتے ہیں۔
- درستگی کو بہتر بنانے کے لیے مزید پیرامیٹرز شامل کرنا
- مزید ادوار کے لیے ایک ماڈل کی تربیت
- ان پٹ ریزولوشن کو بڑھانا
- ساختی کٹائی کو غیر ساختہ کٹائی سے کیا فرق ہے؟
- ساختی کٹائی صرف تصاویر پر کام کرتی ہے۔
- ساختی کٹائی پوری اکائیوں جیسے نیوران یا سر کو ہٹا دیتی ہے۔ غیر ساختہ انفرادی وزن کو ہٹاتا ہے۔
- غیر ساختہ کٹائی کے لیے شروع سے دوبارہ تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ان میں کوئی عملی فرق نہیں ہے۔
- غیر ساختہ کٹائی اکثر عام ہارڈ ویئر پر ماڈل کو تیز کرنے میں کیوں ناکام رہتی ہے؟
- یہ بہت زیادہ تہوں کو حذف کرتا ہے۔
- یہ ہمیشہ درستگی کو صفر کر دیتا ہے۔
- ویرل ویٹ میٹرکس کو زیرو کا فائدہ اٹھانے کے لیے خصوصی ہارڈویئر یا لائبریریوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
- یہ پیرامیٹر کی تعداد کو بڑھاتا ہے۔
- عام تکراری کٹائی کی ترکیب کیا ہے؟
- سب کچھ ایک ساتھ کاٹیں، پھر تعینات کریں۔
- پہلے کوانٹائز کریں، پھر کبھی دوبارہ تربیت نہ دیں۔
- درستگی گرنے تک تصادفی طور پر تہوں کو حذف کریں۔
- ٹرین کریں، کم سے کم اہم پیرامیٹرز کی کٹائی کریں، ٹھیک ہونے کے لیے ٹھیک ٹیون کریں، اور دہرائیں۔
- لاٹری ٹکٹ کی قیاس آرائی کا کیا دعویٰ ہے؟
- گھنے نیٹ ورکس میں ویرل سب نیٹ ورکس ہوتے ہیں جو صحیح ابتداء سے تربیت حاصل کرنے پر پورے ماڈل سے مماثل ہوتے ہیں۔
- کٹائی ہمیشہ درستگی کو بہتر بناتی ہے۔
- بے ترتیب کٹائی ہمیشہ بہترین ہوتی ہے۔
- بڑے ماڈلز کو کمپریس نہیں کیا جا سکتا
- کون سا سادہ معیار عام طور پر یہ فیصلہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ کون سے وزن کو کاٹنا ہے؟
- پرتوں کے ناموں کی حروف تہجی کی ترتیب
- وزن کی مطلق وسعت
- ایکٹیویشن کے نقشوں کا رنگ
- تربیتی مثالوں کی تعداد
- When is pruning most likely to reduce inference latency on ordinary dense hardware?
- When individual zeros are added but the dense kernel still computes them
- When the model is renamed without changing its graph
- When whole channels or other structures are removed to produce a smaller dense model
- When a sparse checkpoint is stored in a larger file
- What should a team measure after pruning for a deployment target?
- Only the number of zeros in a checkpoint
- Only training accuracy before pruning
- Whether the file extension changed
- Task quality and latency or memory on the intended hardware