Inference

推論とは何か？

人工ニューラルネットワークにおける推論とは、学習済みのモデルを使用して、新しい未知のデータに対して予測を行うプロセスを指す。これは 機械学習 学習された パラメーター (重みとバイアス）が入力処理に適用され、さらなる学習や重みの更新なしに出力が生成される。トレーニングは最適な パラメーター推論とは、学習されたパターンを実世界の問題を解決するために実際に応用することである。例えば、学習された顔認識システムが防犯カメラの映像から人物を識別するとき、学習された特徴を新しい画像データに適用することで推論を実行している。

推論を理解する

推論の実装は、ニューラルネットワークが実世界のシナリオにどのようにトレーニングを適用するかを示している。推論中、データは次のようにネットワークを流れる。 順伝播 パターンを学習するが、トレーニングとは異なり、後方伝搬や重みの更新はない。ネットワークは学習した重みとバイアスを適用し、複数の層を通して入力データを変換し、活性化関数を使って非線形性を導入し、予測を生成する。本番環境では、推論は1秒間に何千ものリクエストを処理する可能性があり、計算効率が非常に重要になる。

実際の推論アプリケーションは多様な領域に及び、学習済みニューラルネットワークの実用的価値を実証している。このページでは 自然言語処理推論により、チャットボットはリアルタイムでユーザーからの問い合わせを理解し、応答することができる。コンピュータビジョンシステムでは、推論により、セキュリティカメラがビデオストリームを継続的に処理し、リアルタイム性能を維持しながら、関心のある対象物や行動を特定することができる。

推論の実用化は、トレーニングとは異なる独自の課題に直面している。待ち時間の要件により、モデルの量子化のような最適化が必要になることが多く、高精度の浮動小数点の重みを低精度のフォーマットに変換して処理速度を向上させます。同様に、推論中のバッチ処理では、特にミリ秒単位が問題となる自律走行車のようなアプリケーションでは、リアルタイム要件に対するスループットのバランスを取る必要があります。

最近の開発では、ハードウェアとソフトウェアの革新により、推論機能が大幅に強化されている。GoogleのTPUやNVIDIAのTensorRTのような推論に特化したハードウェアは、推論の実行を最適化する。 ニューラルネットワーク エッジ・コンピューティングの導入により、IoTデバイスに直接推論機能が提供される。エッジコンピューティングの導入により、推論機能がIoTデバイスに直接もたらされ、常時クラウドに接続することなくローカル処理が可能になる。ソフトウェアフレームワークは、最適化された推論パスを提供するように進化しており、モデルの刈り込みのような技術は、精度を維持しながら計算要件を削減します。

推論の効率は、新しいアーキテクチャのアプローチや展開戦略によって進化し続けている。知識蒸留のような技術は、より小さく、より高速なモデルがより大きなモデルから学習することを可能にし、リソースに制約のあるデバイス上での効率的な推論を可能にする。動的バッチ処理とモデル提供ソリューションは、クラウド環境での推論を最適化するのに役立ち、ハードウェア固有のコンパイルは、さまざまなプラットフォームで最大のパフォーマンスを保証します。

しかし、推論展開における課題は依然として残っている。異なるハードウェア・プラットフォーム間で一貫したパフォーマンスを確保するには、慎重な最適化とテストが必要だ。大規模な導入においては、推論コストの管理は依然として重要な課題である。さらに、データ分布が訓練条件から変化する可能性があるため、長期にわたる推論品質の監視と維持が極めて重要になる。この分野では、より効率的なアーキテクチャ、より優れた最適化技術、および実世界のアプリケーションの増大する要求を満たしながら、これらの課題に対処するための展開戦略の改善に関する研究により、進歩が続いている。