#1244380
#1244380: Вы работаете разработчиком нейронных сетей и вам поступили задачу: оптимизировать скорость работы некоторой модели. Вы провели анализ и выяснили, что основная проблема – большое количество ненужных параметров в модели. Какие варианты оптимизации Вы можете предложить?
Вы работаете разработчиком нейронных сетей и вам поступили задачу: оптимизировать скорость работы некоторой модели. Вы провели анализ и выяснили, что основная проблема – большое количество ненужных параметров в модели. Какие варианты оптимизации Вы можете предложить?
Варианты ответа:
- Использование сжатия модели при обучении, например, с помощью алгоритма прунинга или квантизации.
- Увеличение глубины и ширины модели для повышения ее вычислительных возможностей.
- Ускорение обучения модели путем увеличения размера входного батча.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина посвящена изучению принципов разработки и оптимизации алгоритмов, формируя у обучающихся навыки логического мышления и эффективного решения вычислительных задач. В рамках курса рассматриваются основные методы анализа алгоритмов, их сложность и применение в реальных IT-проектах. Студенты осваивают техники написания чистого и производительного кода, что является ключевым для успешной карьеры в программировании и смежных областях. Практические задания помогают закрепить теорию и развить умение выбирать оптимальные подходы для различных задач.
Дисциплина посвящена изучению принципов разработки и оптимизации алгоритмов, формируя у обучающихся навыки логического мышления и эффективного решения вычислительных задач. В рамках курса рассматриваются основные методы анализа алгоритмов, их сложность и применение в реальных IT-проектах. Студенты осваивают техники написания чистого и производительного кода, что является ключевым для успешной карьеры в программировании и смежных областях. Практические задания помогают закрепить теорию и развить умение выбирать оптимальные подходы для различных задач.