机器学习——神经网络压缩

神经网络压缩

需要部署，设备内存和计算能力有限，需要进行模型压缩，在设备上运行的好处是低延迟，隐私性。

目录

不考虑硬件问题，只考虑通过软件算法优化。

修剪网络

参数过多或者没有用的参数，可以将其剪掉。

先训练一个最大的网络模型，衡量评估每个参数的重要性，

• 看权重的绝对值
• 评估神经元的重要性，可以将其修剪掉

修剪后能力会降低一点，并想办法将性能变好一点，对小模型进行微调

• 不要一次性剪掉大量参数
• 动了元气性能不太行

如果剪掉后，进行空缺的话导致无法进行GPU加速，一般将其值设置为0

速度大于1是加速，小于1是降速。
从上述看到对权重进行修剪，加速的效果不理想。

• 对网络进行修剪，只是改输入输出的dim，在torch里面好实现，gpu也好加速。

• 先训练大模型，再训练小模型达到相同性能，那为什么不直接训小模型呢？
• 原因是大模型更好训练，小模型难训练
• 大乐透假说

一个大的模型可以看作是很多个小模型的集合，只要里面有一个成功，大的模型也就成功了，跟买大乐透一样，买的彩票越多，越有可能中奖。

• 基于大模型得到的参数，更有可能得到好的初始化参数，在这个基础上继续微调，有很大概率得到好的结果。

• 权重的正负号很重要。
• 跟雕像一样，只是把多余的东西拿掉。

• 这篇文章打脸大乐透文章
• 将epoch设置多一点，小模型也能得到好的结果。

知识蒸馏

让学生的输出与老师的输出尽可能相近，哪怕老师的模型输出是错误的。

teacher不仅是一个模型，可以是多个模型的集成。模型集成在打比赛的时候用的多，但是实际中考虑性能问题不太行，因此可以使用知识蒸馏使得学生模型也能得到相近的性能。

对softmax进行修改，增加一个温度参数T，把比较集中的分布变得更加平滑一点，对分类结果不会有影响，但是每个类别得到的分数会比较平滑平均

参数量化

• 使用更小的bit来表示值，以降低存储占用
• 权重聚类，使用一类来表示该类的所有值
• 常见的用少量的bit，少见的用多一点的bit

使用二元值代替

• 可以防止overfit
• bit减少是不是引入了噪声，进而效果好呢？

结构设计

depthwise separable convolution

传统的cnn 每个通道都要进行卷积，参数量大。

• depthwise的滤波器格式等于输入的channel数量
• 每个滤波器只负责自己那个channel
• 问题是通道之间没有交互

可以先加一个pointwise convolution，然后再进行depthwise convolution；

• 参数约变为原先的$1/k^2$

• 把一层变成两层，类似于矩阵连续相乘，中间可操作空间大，以减少维度计算。
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动态计算

期望网络能自己调整计算量，因为模型会跑到不同设备上。电量的多少也会对性能有影响。

自己调整深度

让每层的输出，与最终的输出之间的差距加起来作为最终的loss，优化该loss来动态调整深度。

自己调整宽度

• 不同宽度的输出与最宽的输出之间的差距越小越好
• 同一个模型，只是不同的宽度
  
  根据环境困难度自己决定深度和宽度
  
• 对于简单的样本，就使用浅层的输出即可
• 对于困难的样本，可以使用最终的输出

总结

• 上述技术不是互斥的，可以一起使用