Pruning هو إحدى تقنيات تقليل حجم النموذج (Model Compression) في التعلم العميق، ويعني تقليم الشبكة العصبية عبر إزالة الاتصالات أو الوحدات (Neurons) أو المرشحات(الفلاتر) (Filters) التي لا تُساهم بشكل كبير في دقة النموذج. الفكرة أن الكثير من الأوزان في الشبكات الكبيرة تكون ضعيفة التأثير أو قريبة من الصفر، وبالتالي يمكن حذفها لتقليل حجم النموذج وتسريع عملية الاستنتاج (Inference) مع تقليل استهلاك الذاكرة والطاقة، وغالبًا يتم ذلك بعد تدريب النموذج ثم إعادة تدريبه(Fine-tuning) للحفاظ على الأداء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق