НАДМІРНІСТЬ ГЛИБОКИХ АРХІТЕКТУР ТА ЇХ ОПТИМІЗАЦІЯ ДЛЯ E-COMMERCE - Научное сообщество
Главная
UA PL EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

НАДМІРНІСТЬ ГЛИБОКИХ АРХІТЕКТУР ТА ЇХ ОПТИМІЗАЦІЯ ДЛЯ E-COMMERCE

11.12.2025 14:17

[1. Systemy i technologie informacyjne]

Автор: Швець Сергій Валерійович, аспірант, Приватний вищий навчальний заклад "Європейський університет"



Надмірність сучасних архітектур для E-commerce

Сучасні глибокі архітектури, включаючи класичні CNN (VGG, ResNet), гібридні CNN з механізмами уваги (attention-модулі) та чисті трансформерні моделі (Vision Transformers), характеризуються значною надмірною параметризацією та обчислювальною складністю для розв’язання задач класифікації в домені електронної комерції (e-commerce) [1][4]. Ці моделі, що часто містять мільйони або навіть мільярди параметрів, були розроблені для досягнення проривних результатів у загальних, візуально неструктурованих задачах, таких як ImageNet [4].

Ключова проблема полягає в тому, що універсальна генералізація, властива цим архітектурам, не є критичною вимогою в умовах стандартизованих зображень e-commerce [4]. Універсальні моделі здатні обробляти широкий спектр візуальних варіацій (різні ракурси, освітлення, фони), проте стандартизовані зображення товарів мінімізують цю внутрішньокласову та міжкласову варіативність [4]. Відповідно, великий обсяг параметрів та глибока архітектура, необхідні для вивчення складних ієрархічних ознак у загальному візуальному просторі, стають надлишковими [4].

Надмірна складність архітектур безпосередньо корелює з обчислювальними витратами та практичними обмеженнями під час розгортання [1][4]. Наприклад, модель ResNet-50 вимагає понад 3,8 мільярда операцій з плаваючою комою (FLOPS) для обробки одного зображення та має великий обсяг пам’яті [1][4]. Таким чином, підтримка таких "важких" моделей у production-середовищі (зокрема, на edge-пристроях або для real-time інференсу) призводить до неприйнятно високої затримки (latency) та значних енергетичних витрат, що суперечить вимогам економічної ефективності[1].

Доменні характеристики E-commerce як передумова оптимізації

Домен електронної комерції характеризується специфічними візуальними обмеженнями, які створюють ідеальні передумови для застосування технік компресії моделі та легковагового архітектурного дизайну [2][4].

Контрольоване середовище знімання товарних зображень є ключовою особливістю [4]. Це середовище передбачає стабільні, часто однотонні фони та стандартизоване освітлення. Відповідно, візуальні дані демонструють низьку ентропію класів та повторювані візуальні патерни, що мінімізує зовнішні візуальні шуми, які зазвичай вимагають надійного механізму узагальнення глибоких мереж [4].

Обмеження варіативності вхідних даних (зокрема, типові ракурси та відсутність складних контекстів) означає, що для успішної класифікації достатньо вивчити меншу кількість параметрів [4]. Можна зазначити, що значна частина нейронів і зв'язків у глибоких мережах, навчених на загальних датасетах, стає надлишковою для цього вузького домену [1]. 

Таким чином, доменні характеристики e-commerce підтримують ефективне застосування прунінгу (видалення некритичних ваг/каналів) [4] та квантизації (зниження точності представлення параметрів) [4].

Оптимізація як комплексний протокол

Оптимізація глибоких нейронних мереж для розгортання в комерційних системах є комплексним протоколом, що інтегрує стратегії архітектурного спрощення, компресії моделі та оптимізації інференсу [2][4]. Цей протокол спрямований на забезпечення балансу між продуктивністю та обчислювальною ефективністю[2].

Протокол оптимізації має включати кілька етапів, які можуть застосовуватися гібридно для максимізації ефекту [1][2]. Архітектурне спрощення (lightweight design, наприклад, MobileNet або SqueezeNet) передбачає створення мережі з меншою кількістю параметрів та FLOPS, використовуючи, зокрема, глибинно-роздільні згортки (depthwise separable convolutions) [4]. 

Наступний етап — це доменний fine-tuning, який адаптує ваги попередньо навченої або спрощеної моделі до специфіки цільового набору даних e-commerce, часто допомагаючи відновити точність, втрачену після компресії [2].

Компресія моделі є ключовою частиною протоколу та використовуює такі техніки:

1. Прунінг (Pruning): Систематичне видалення надлишкових або некритичних параметрів, нейронів чи цілих каналів, що призводить до розрідженості (sparsity) [4].

2. Квантизація (Quantization): Зниження бітової точності представлення ваг і активацій (наприклад, з FP32 до INT8), що зменшує вимоги до пам'яті та прискорює операції [4].

3. Дистиляція знань (Knowledge Distillation, KD): Передача вивченого знання від великої, точної моделі (teacher) до меншої, оптимізованої моделі (student), що дозволяє student досягти порівнянної продуктивності при значно меншій обчислювальній складності [4][2].

Домен e-commerce, що характеризується високою структурованістю та низькою ентропією даних, забезпечує високу точність модельної компресії з мінімальною втратою продуктивності, оскільки надлишковість, властива глибоким архітектурам, є цілком усувною

Висновки 

Оптимізація для e-commerce є багатовимірним процесом, який поєднує архітектурне проектування, гібридні техніки компресії та доменну адаптацію (fine-tuning) для забезпечення функціональної щільності та операційної ефективності [4].

Наукова перспектива та подальші дослідження полягає у зосередженні на розробці автоматизованих та апаратно-орієнтованих методів, здатних досягти оптимального балансу швидкості й точності для специфічних комерційних застосувань [2][4].

Актуальним напрямом є аналіз мінімально достатньої глибини моделі, що передбачає визначення найменшої кількості шарів або обчислювальних блоків, які зберігають високу дискримінаційну здатність у домені e-commerce [4]. Оскільки зображення є стандартизованими, можна припустити, що потреба у вивченні глибоких ієрархічних ознак знижується, що дозволяє використовувати менш глибокі архітектури, такі як MobileNetV1/V2, спеціально розроблені для обмежених ресурсів [4].

Список джерел: 

[1] Cheng Y., Wang D., Zhou P., Zhang T. A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks. 2020. Available at: http://arxiv.org/abs/1710.09282

[2] Dantas P. V., Sabino da Silva W., Cordeiro L. C., Carvalho C. B. A comprehensive review of model compression techniques in machine learning. Applied Intelligence. 2024. Vol. 54, No. 22. P. 11804–11844. DOI: 10.1007/s10489-024-05747-w.

[3] Moslemi A., Briskina A., Dang Z., Li J. A survey on knowledge distillation: Recent advancements. Machine Learning with Applications. 2024. Vol. 18. Article 100605. DOI: 10.1016/j.mlwa.2024.100605.

[4] Li Z., Li H., Meng L. Model Compression for Deep Neural Networks: A Survey. Computers. 2023. Vol. 12, No. 3. DOI: 10.3390/computers12030060.

__________________________

Науковий керівник: Яровий Роман Олександрович, кандидат технічних наук, доцент, Приватний вищий навчальний заклад "Європейський університет" 



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2025

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення