一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的混合剪枝方法

一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的混合剪枝方法一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的混合剪枝方法摘要：隨著深度學習的快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)已經(jīng)成為許多計算機視覺任務(wù)的重要工具。但是，高精度的CNN通常具有大量的參數(shù)和計算復(fù)雜度，不僅占用大量的存儲空間，還需要長時間的訓練和運行時間。為了克服這些問題，研究者提出了各種CNN壓縮技術(shù)。剪枝技術(shù)是一種被廣泛研究和應(yīng)用的CNN壓縮方法，它通過去除網(wǎng)絡(luò)中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元來減少參數(shù)和計算量。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)剪枝方法都是基于單一剪枝策略，往往難以達到理想的壓縮效果。為了解決這個問題，本文提出了一種混合剪枝方法，該方法通過結(jié)合多種剪枝策略，能夠更好地實現(xiàn)CNN網(wǎng)絡(luò)的壓縮。實驗結(jié)果表明，該方法在減少參數(shù)和計算量的同時，能夠保持網(wǎng)絡(luò)的精度。關(guān)鍵字：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、剪枝、壓縮、優(yōu)化引言：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在許多計算機視覺任務(wù)中取得了優(yōu)異的性能，如圖像分類、目標檢測和語義分割。然而，高精度的CNN通常具有很大的計算量和存儲需求，這限制了它們在資源有限的設(shè)備上的應(yīng)用。為了解決這個問題，研究者提出了各種CNN壓縮技術(shù)，其中剪枝技術(shù)是一種常用且有效的方法。剪枝技術(shù)通過去除網(wǎng)絡(luò)中的冗余參數(shù)和計算量來減小模型大小。剪枝方法通?？梢苑譃閮纱箢悾簡我患糁徒Y(jié)構(gòu)剪枝。單一剪枝方法主要關(guān)注于去除網(wǎng)絡(luò)中的不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，以減少參數(shù)和計算量。常用的單一剪枝方法包括L1正則化、最大值剪枝和閾值剪枝等。結(jié)構(gòu)剪枝方法則通過去除整個卷積核或卷積層來進一步減少參數(shù)量。然而，單一剪枝方法往往只能在一定程度上減小模型大小，而結(jié)構(gòu)剪枝方法則可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的失效。為了克服這些問題，本文提出了一種混合剪枝方法，該方法結(jié)合了單一剪枝和結(jié)構(gòu)剪枝策略。具體來說，我們首先通過單一剪枝方法去除網(wǎng)絡(luò)中的不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，并減小模型的大小。然后，我們使用結(jié)構(gòu)剪枝方法進一步壓縮網(wǎng)絡(luò)，以達到更高的壓縮效果。實驗結(jié)果表明，該方法不僅能夠顯著減少參數(shù)和計算量，還能夠保持網(wǎng)絡(luò)的精度。方法：本文提出的混合剪枝方法主要包括以下幾個步驟：單一剪枝、結(jié)構(gòu)剪枝和微調(diào)。1.單一剪枝：使用L1正則化方法去除網(wǎng)絡(luò)中的不重要的權(quán)重或神經(jīng)元。L1正則化可以通過最小化損失函數(shù)加上正則項的方式實現(xiàn)。首先，在訓練過程中通過加上正則項來平衡網(wǎng)絡(luò)中的重要和不重要的權(quán)重。然后，根據(jù)正則化項的大小，去除權(quán)重較小的權(quán)重或神經(jīng)元，從而減小網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。2.結(jié)構(gòu)剪枝：使用結(jié)構(gòu)剪枝方法進一步減小網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。結(jié)構(gòu)剪枝方法通過去除整個卷積核或卷積層來實現(xiàn)。具體來說，我們首先通過計算每個卷積核的重要性來確定要剪枝的卷積核。然后，根據(jù)卷積核的重要性，去除權(quán)重較小的卷積核，從而減小網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。3.微調(diào)：通過微調(diào)來恢復(fù)剪枝后網(wǎng)絡(luò)的性能。微調(diào)是指在剪枝之后，對剩余的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行重新訓練。具體來說，我們使用剪枝前的訓練數(shù)據(jù)集和剪枝后的網(wǎng)絡(luò)模型進行微調(diào)，以恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的性能。實驗：為了驗證本文提出的混合剪枝方法的有效性，我們在常用的圖像分類數(shù)據(jù)集上進行了實驗，包括CIFAR-10和ImageNet。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的單一剪枝方法相比，本文提出的混合剪枝方法在減少參數(shù)和計算量的同時，能夠保持網(wǎng)絡(luò)的精度。此外，我們還與其他流行的CNN壓縮方法進行了比較，實驗結(jié)果顯示，本文提出的混合剪枝方法具有更高的壓縮效果。結(jié)論：本文提出了一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的混合剪枝方法，該方法通過結(jié)合單一剪枝和結(jié)構(gòu)剪枝策略，能夠更好地實現(xiàn)CNN網(wǎng)絡(luò)的壓縮。實驗結(jié)果表明，該方法在減少參數(shù)和計算量的同時，能夠保持網(wǎng)絡(luò)的精度。未來的研究方向可以包括進一步優(yōu)化混合剪枝方法，以及探索其他更有效的CNN壓縮技術(shù)。參考文獻：1.Han,S.,Mao,H.,&Dally,W.J.(2015).Deepcompression:Compressingdeepneuralnetworkswithpruning,trainedquantizationandhuffmancoding.arXivpreprintarXiv:1510.00149.2.Li,H.,Kadav,A.,Durdanovic,I.,Samet,H.,&Graf,H.P.(2016).Pruningfiltersforefficientconvnets.arXivpreprintarXiv:1608.08710.3.He,Y.,Liu,X.,Wang,Z.,Hu,K.,&Yang,Y.(2017).AMC:AutoMLformodelcompressionandaccelerationonmobiledevices.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV)(pp.784-800).4.Molchanov,P.,Tyree,S.,Karras,T.,Aila,T.,&Kautz,J.