La réduction de la taille des modèles tout en préservant leurs performances est un domaine très actif dans la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Voici plusieurs techniques couramment utilisées, accompagnées d’exemples concrets et des sources de référence pour approfondir le sujet.
1. Pruning (Élagage) : L’élagage consiste à supprimer les neurones ou les connexions redondantes dans un réseau de neurones. Cela permet de réduire la taille du modèle tout en maintenant ses performances globales. Par exemple, Network Slimming est une méthode où des canaux dans les couches convolutives sont élagués en fonction de leurs importances. Une étude de référence dans ce domaine est celle de Li et al. (2016), “Pruning Filters for Efficient ConvNets” ([ArXiv](https://arxiv.org/abs/1608.08710)).
1. Quantization (Quantification) : La quantification réduit le nombre de bits nécessaires pour représenter chaque poids dans le modèle. Par exemple, au lieu de représenter les poids en 32 bits, on peut les représenter en 8 bits sans une perte significative de précision. Une technique notable est la quantification procédurale utilisée par Google avec sa stratégie Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference ([Jacob et al., 2018](https://arxiv.org/abs/1712.05877)).
1. Distillation de connaissances (Knowledge Distillation) : Cette technique implique la formation d’un petit modèle (appelé modèle étudiant) pour imiter un grand modèle (appelé modèle enseignant). L’idée est que le petit modèle peut apprendre à générer des résultats similaires à ceux du grand modèle, mais avec une complexité réduite. Geoffrey Hinton et ses collègues ont popularisé cette approche dans leur article “Distilling the Knowledge in a Neural Network” ([ArXiv](https://arxiv.org/abs/1503.02531)).
1. Factorization (Factorisation) : La factorisation des matrices de poids est une autre technique pour réduire la taille des modèles. Les grandes matrices de poids sont factorisées en produits de matrices de rang plus faible, diminuant ainsi le nombre de paramètres du modèle. Une technique spécifique est la factorisation matricielle utilisée dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour réduire leur complexité sans perte de précision. Voir la recherche de Denton et al. (2014), “Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation” ([ArXiv](https://arxiv.org/abs/1404.0736)).
1. Compact Architectures (Architectures Compacts) : Développer des architectures spécialement conçues pour être légères dès le départ est une autre méthode. Par exemple, MobileNet et EfficientNet sont des architectures qui utilisent des techniques sophistiquées comme les convolutions pointwise et depthwise pour obtenir des modèles plus petits sans sacrifier les performances. Référence : Sandler et al. (2018), “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks” ([ArXiv](https://arxiv.org/abs/1801.04381)).
1. Low-Rank Approximation (Approximation de Bas Rang) : Cette technique exploite la redondance dans les couches de réseaux de neurones en approximant une matrice de poids par une matrice de rang plus faible. Cela réduit le nombre de paramètres et la quantité de calcul nécessaire. Une application courante est la décomposition de Singular Value Decomposition (SVD). Lebedev et al. (2014) ont exploré cette stratégie dans “Speeding-up Convolutional Neural Networks Using Fine-tuned CP-Decomposition” ([ArXiv](https://arxiv.org/abs/1412.6553)).
Ces techniques, bien que diverses, convergent souvent vers le même objectif : rendre les modèles d’apprentissage automatique plus efficaces en termes de taille et de calcul, sans compromettre leur précision et leur performance. En appliquant ces méthodes, les chercheurs et les ingénieurs peuvent déployer des modèles dans des environnements à ressources limitées tout en maintenant une performance de haut niveau. Voici quelques sources utilisées et mentionnées pour aller plus loin :
- Pruning Filters for Efficient ConvNets ([Li et al., 2016](https://arxiv.org/abs/1608.08710))
- Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference ([Jacob et al., 2018](https://arxiv.org/abs/1712.05877))
- Distilling the Knowledge in a Neural Network ([Hinton et al., 2015](https://arxiv.org/abs/1503.02531))
- Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation ([Denton et al., 2014](https://arxiv.org/abs/1404.0736))
- MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks ([Sandler et al., 2018](https://arxiv.org/abs/1801.04381))
- Speeding-up Convolutional Neural Networks Using Fine-tuned CP-Decomposition ([Lebedev et al., 2014](https://arxiv.org/abs/1412.6553))
Ces techniques et recherches montrent qu’il est possible de rendre les modèles plus légers et plus rapides sans sacrifier leurs capacités, ce qui est essentiel pour les applications en environnements réels à ressources limitées.
