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模型压缩中的地位剪枝是模型压缩中的重要技术之一它通过减少模型的参数量来降低计算资源的需求。对于大型神经网络尤其是像BERT、GPT等参数量级巨大的模型剪枝可以有效地减少模型的内存占用和计算量从而加快模型的推理速度并降低部署成本。重要性剪枝的重要性在于它能够在尽量保持模型性能的前提下显著减小模型规模使得深度学习模型在资源受限的设备如移动设备、嵌入式系统上也能够高效运行。剪枝不仅可以降低存储和计算成本还可以减少模型在推理阶段的延迟使其更适合于实时应用。此外剪枝技术对于边缘计算和云计算等场景下的模型部署也至关重要因为它可以优化硬件利用率并节省能源消耗。
结构化剪枝
结构化剪枝是一种对模型进行压缩的方法通过剪去整个结构化的单元如卷积核、通道、层等来减少模型的复杂度。在这种方法中模型的剪枝对象通常是具有特定结构的部分例如卷积神经网络中的整个滤波器或通道而不是单个权重参数。
工作原理结构化剪枝的核心思想是找到模型中对最终预测影响较小的结构化单元并将其剪除。例如在卷积神经网络中可以根据通道对模型性能的贡献程度将一些低贡献的通道剪掉。剪掉这些通道后模型的输入和输出维度都会发生相应的变化使得整体计算量减少从而提高推理速度和效率。
优点 硬件友好由于结构化剪枝的剪除对象是整个通道、滤波器或层因此剪枝后的模型仍然保留了规则的结构能够更好地利用现有的深度学习硬件如GPU和TPU进行加速。这种规则性使得硬件在执行时可以充分利用矩阵运算的并行性从而带来显著的推理加速效果。简化部署结构化剪枝后的模型更容易部署因为剪枝后的模型结构保持了一定的规整性适配现有的深度学习框架和推理引擎时不需要进行复杂的修改。 缺点 精度损失较大相比于非结构化剪枝结构化剪枝往往会导致较大的精度损失因为每次剪枝的单位较大可能会对模型的表示能力产生较大影响。剪枝粒度较粗由于剪枝的对象是整个滤波器或通道因此灵活性较差无法像非结构化剪枝那样精细地控制模型的稀疏程度。
常见方法
基于BN层的通道剪枝利用Batch NormalizationBN层的缩放因子作为剪枝标准剪掉缩放因子较小的通道例如Network Slimming方法。L1范数剪枝计算每个通道的L1范数根据范数大小进行排序剪除范数较小的通道。L1范数较小的通道被认为对模型输出的影响较小因此可以被安全地剪掉。《Pruning Filters for Efficient ConvNets》
应用场景结构化剪枝主要应用于对实时性要求较高的场景如移动端设备上的推理任务、边缘计算等。在这些场景中计算资源受限通过结构化剪枝可以显著降低计算量从而实现更快的响应速度。
非结构化剪枝
非结构化剪枝是一种精细化的剪枝方法通过移除神经网络中的单个权重连接来减少模型的参数数量。这种方法并不局限于剪除整个滤波器或通道而是逐个评估每个权重的重要性剪去那些对模型输出影响较小的权重。
工作原理非结构化剪枝的核心思想是找到对模型预测贡献最小的个别权重然后将其剪除使得模型变得更加稀疏。通常采用某种度量标准如权重的绝对值来衡量每个权重的重要性绝对值较小的权重被认为对模型输出影响较小可以被安全地剪掉。在剪枝后模型通常需要再训练以恢复因剪枝而导致的性能损失。
优点 高稀疏度非结构化剪枝可以实现非常高的稀疏度因为它直接针对单个权重进行剪除。这使得模型在参数数量上能够大幅度减少特别适合在内存受限的环境中使用。精细化控制由于非结构化剪枝的粒度非常细可以精确地控制模型的稀疏程度从而实现较为平衡的剪枝效果即在最小化精度损失的前提下最大化压缩比。 缺点 硬件加速难度大尽管非结构化剪枝可以减少模型的参数数量但由于其剪除的是个别权重这通常会导致不规则的稀疏结构。这种不规则性使得现有的硬件如GPU和TPU难以有效地利用稀疏性进行加速因为矩阵运算的并行性难以充分发挥。实现复杂非结构化剪枝后的模型稀疏性较高但这种稀疏结构难以直接被深度学习框架优化利用。因此在推理阶段需要专门的稀疏矩阵运算优化策略或特定的稀疏库来支持以实现预期的加速效果。
常见方法
权重大小剪枝Magnitude Pruning通过设定阈值剪掉绝对值小于该阈值的权重 [Han et al., “Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding”, 2016]。最经典的方法之一是剪去权重绝对值最小的部分逐步增加稀疏度。基于梯度的剪枝利用反向传播过程中梯度的信息来判断哪些权重对损失函数贡献最小进而将其剪除 [Molchanov et al., “Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference”, 2017]例如使用梯度乘以权重的绝对值作为剪枝标准。
应用场景非结构化剪枝主要应用于内存受限但对实时性要求不高的场景例如在一些需要将模型部署到低内存设备的情况下或者在训练过程中进行稀疏化以减少存储需求。虽然非结构化剪枝的加速效果在硬件上可能不如结构化剪枝明显但它在模型大小压缩方面的表现非常突出。
全连接层剪枝
全连接层剪枝是一种对神经网络中全连接层进行压缩的方法通过剪除全连接层中的一些权重来减少参数数量和计算复杂度。全连接层剪枝通常采用权重大小作为重要性度量剪掉那些绝对值较小的权重因为这些权重对模型的整体预测贡献较小。
工作原理全连接层剪枝的基本步骤包括计算每个权重的重要性然后根据设定的阈值进行剪除。权重的绝对值通常被用作衡量其重要性的指标绝对值较小的权重意味着对输出影响较小因此可以被剪除。剪枝后模型需要再训练以恢复部分性能损失。
优点 显著减少参数量全连接层是神经网络中参数数量最多的部分之一通过剪枝可以显著减少模型的整体参数量降低存储和计算需求。灵活性高全连接层剪枝可以非常灵活地调整剪枝比例从而控制模型的压缩程度。 缺点 硬件加速效果有限由于全连接层剪枝往往是不规则的即非结构化的因此在实际硬件中可能无法有效利用这种稀疏性进行加速。可能影响模型的泛化能力过度剪枝可能会导致模型的泛化能力下降尤其是在数据量有限的情况下。
常见方法
权重剪枝Weight Pruning对全连接层中的权重进行剪枝通常根据权重的绝对值大小进行剪除。量化剪枝结合结合剪枝与量化技术进一步减少全连接层的存储需求。
应用场景全连接层剪枝主要用于需要降低模型存储和计算成本的场景如在内存和计算能力有限的设备上运行深度学习模型。全连接层剪枝对于模型中全连接层占比高的网络例如一些经典的MLP模型尤其有效。
Transformer层剪枝
Transformer层剪枝是一种针对Transformer模型如BERT、GPT等中的自注意力模块和前馈网络进行剪枝的方法旨在减少模型的参数量和计算开销。Transformer剪枝通常包括层剪枝Layer Pruning、头剪枝Head Pruning以及权重剪枝等多种方式。
工作原理Transformer层剪枝的核心思想是评估每个层、注意力头或权重对模型性能的重要性然后根据评估结果去掉那些对模型性能贡献较小的部分。例如头剪枝是指剪除自注意力机制中某些注意力头这些头在最终输出中对预测任务的影响较小。层剪枝则是直接去掉Transformer中的某些编码器或解码器层从而减小模型的深度。
优点
显著减少计算复杂度通过剪除部分层或注意力头Transformer层剪枝可以显著减少模型的计算复杂度降低推理时间适合在资源受限的设备上部署。灵活控制模型大小剪枝可以灵活地选择剪除的层数或注意力头数目从而控制模型的压缩比例适应不同应用场景的需求。
缺点
潜在的精度损失剪枝过程可能导致模型性能下降尤其是在去掉对模型预测有较大贡献的层或注意力头时。因此剪枝后的模型通常需要再训练以弥补性能损失。剪枝策略设计复杂如何选择最优的剪枝策略是一个挑战需要结合任务需求和模型的具体结构来确定最佳的剪枝方案。
常见方法
头剪枝Head Pruning剪除多头自注意力机制中的一些注意力头保留最有用的部分。例如 [Michel et al., “Are Sixteen Heads Really Better than One?”, 2019]。层剪枝Layer Pruning剪除Transformer模型中的某些层通常通过评估每层对最终任务的贡献来决定。例如 [Fan et al., “Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout”, 2019]。权重剪枝Weight Pruning类似于其他神经网络中的权重剪枝通过剪掉权重较小的部分来减小模型的参数量。
应用场景Transformer层剪枝主要用于需要降低Transformer模型推理时间的场景例如自然语言处理中的实时应用如文本分类、机器翻译等以及在边缘设备上部署大规模预训练模型时。通过剪枝可以在尽量保持模型精度的前提下大幅度提高模型的推理效率。
