Model-Pruning bezeichnet eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, die Größe und Komplexität von neuronalen Netzen zu reduzieren. Das Ziel dabei ist es, unnötige Parameter oder Gewichte im Modell zu entfernen, um dessen Effizienz und Geschwindigkeit zu steigern. Diese Methode wird häufig eingesetzt, um die Ressourcenanforderungen von Modellen zu senken, was insbesondere bei der Bereitstellung in ressourcenbeschränkten Umgebungen, wie mobilen Geräten oder Embedded Systems, von Vorteil ist.
Model-Pruning kann auf verschiedene Weise durchgeführt werden. Eine gängige Methode ist das Entfernen von Gewichten, die einen geringen Einfluss auf die Vorhersagen des Modells haben. Dies kann durch die Analyse der Gewichte erfolgen, wobei solche mit niedrigen Werten oder geringer Aktivität als kandidierte für die Entfernung identifiziert werden. Eine weitere Methode ist das sogenannte structured pruning, bei dem ganze Gruppen von Gewichten oder Neuronen entfernt werden, was zu einer weiteren Reduzierung der Modellgröße führt.
Die Vorteile des Model-Prunings liegen in der Reduzierung des Speicherbedarfs und der Verbesserung der Laufzeit des Modells. Darüber hinaus kann es auch die Energieeffizienz in Geräten erhöhen, was insbesondere für batteriebetriebene Anwendungen relevant ist. Allerdings ist es wichtig, dass die Pruning-Methode sorgfältig durchgeführt wird, um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit des Modells nicht zu beeinträchtigen. Durch eine angemessene Balance zwischen Modellgröße und -leistung kann Model-Pruning dazu beitragen, dass maschinelle Lernmodelle effizienter und praxistauglicher werden.