Pruning bezeichnet eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, bei der nicht mehr benötigte Parameter oder Gewichte in einem neuronalen Netzwerk entfernt werden. Dieser Prozess dient dazu, die Komplexität des Modells zu reduzieren, wodurch es effizienter und leichter interpretierbar wird. Pruning wird oft eingesetzt, um überdimensionierte Modelle zu verkleinern, die möglicherweise an Überanpassung (Overfitting) leiden.
Ein neuronales Netzwerk besteht in der Regel aus Schichten von Neuronen, die durch Gewichte verbunden sind. Diese Gewichte bestimmen, wie stark die Signale zwischen den Neuronen fließen. Wenn ein Modell trainiert wird, können viele dieser Gewichte sehr kleine Werte annehmen oder sogar redundant werden. Durch Pruning werden diese unnötigen Gewichte entfernt, was zu einem sparseren Netzwerk führt. Dies kann die Rechenleistung verbessern und die Speicheranforderungen senken, insbesondere bei der Inferenz.
Es gibt verschiedene Methoden des Prunings, wie z.B. das Entfernen der Gewichte mit den kleinsten absoluten Werten (Magnitude-based Pruning) oder das Entfernen ganzer Neuronen oder Schichten (Structured Pruning). Ein weiterer Ansatz ist das sogenannte Dynamic Pruning, bei dem die Entscheidung, welche Gewichte zu entfernen sind, dynamisch während des Trainings getroffen wird.
Pruning bietet mehrere Vorteile. Zum einen reduziert es die Größe des Modells, was die Bereitstellung und den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen erleichtert. Zum anderen kann es die Interpretierbarkeit des Modells verbessern, da nur die relevantesten Verbindungen erhalten bleiben. Allerdings birgt Pruning auch Herausforderungen, wie z.B. die Gefahr, wichtige Gewichte zu entfernen, was die Genauigkeit des Modells beeinträchtigen kann. Deshalb ist es wichtig, sorgfältig zu entscheiden, welche Teile des Netzwerks entfernt werden sollen.
Insgesamt ist Pruning eine nützliche Technik, um maschinelle Lernmodelle zu optimieren und ihre Effizienz zu steigern, insbesondere in Anwendungen, in denen Ressourceneinsatz und Geschwindigkeit eine wichtige Rolle spielen.