模型轻量化-网络剪枝专栏（一）网络剪枝概述

前言近年来，深度神经网络在许多计算机视觉和自然语言处理任务中取得了很大的成功。然而，这些网络通常具有非常高的计算和存储成本，限制了它们在嵌入式设备和移动设备上的部署。为了解决这个问题，网络剪枝技术被广泛应用于深度神经网络中，以减少其计算和存储需求，成为模型压缩领域流行的研究发现之一。为了全面介绍网络剪枝的相关内容，我们决定以专栏的形式与大家一起分享网络剪枝领域的技术文章。

本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。

CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理

【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班全面上线!!

本专栏将包含16篇左右的推文，分为剪枝技术概述、文章解读、总结梳理三个部分，专栏目录初步安排如下：

（1）网络剪枝技术概述
（2）基本任务，评估指标，数据集等基础内容
（3）-（4）传统网络剪枝方法
（5）-（12）结构化剪枝方法（主流方法）
（13）-（15）非结构化剪枝方法
（16）总结梳理

文章安排顺序也可参照图1：

图1 专栏文章安排顺序导图

本专栏适用于想要入门剪枝技术以及想要全面系统的了解剪枝技术发展的读者。本专栏会从剪枝的基本任务，常用数据集、评价指标等基础内容开始讲解，即使是小白也能轻松入门。随后根据网络剪枝技术的发展历程，带领大家由浅入深的了解各阶段的经典方法，让读者对网络剪枝有一个全面且深刻的了解。同时，我们也会对最新的技术进行解读，保证大家能够了解到剪枝领域的前沿技术及发展趋势。最后，会对本专栏内容进行全面总结，梳理各方法的优缺点以及文章之间的递进关系，让读者对网络剪枝有个全面系统的了解。

剪枝三问

什么是网络剪枝？

网络剪枝（Network Pruning）是一种深度学习模型压缩技术，它的主要目标是通过去除神经网络中不必要的参数和连接，以减少模型的大小和计算量，从而实现模型压缩和加速的效果，同时减少模型的存储和运行成本，提高模型的泛化性能。其他的压缩技术还有低秩分解、量化、蒸馏等，由于这几种模型压缩技术是相互正交的，因此可以组合使用。

为什么会有网络剪枝？

网络剪枝技术的出现是为了解决深度学习模型过于庞大，计算资源需求高的问题。通常，深度学习模型中的大部分参数都是冗余的（主要集中在卷积层和全连接层），这些参数对模型的预测结果没有显著的影响，同时会占据大量的存储空间和计算资源，这种现象称为过参数化。

图2.1 HRank剪枝效果示例图

其实不只有深度学习模型中存在过参数化的问题，大多数的机器学习算法和模型也存在参数冗余的现象。去除这些冗余参数和连接可以显著地减少模型的大小和计算量，从而提高模型的效率和准确率，同时还能顺便解决网络过拟合的问题。由此可见，网络剪枝技术的发展是必然的。图2是HRank[1]剪枝方法的实验结果（HRank是结构化剪枝的一个经典方法，在专栏的第二部分我们会单独解读这篇论文，有兴趣的朋友可以先行了解，这里只是通过实验结果来表明剪枝可以在几乎不牺牲精度的前提下大幅度降低计算量和参数量）。

图2.2 HRank剪枝效果示例图

网络剪枝是怎么发展的？

网络剪枝技术最早可以追溯到上世纪80年代，当时学者们就开始研究神经网络的剪枝问题。早期的神经网络剪枝方法主要是基于启发式的规则和经验，例如删除连接时优先选择权重较小的连接，或者基于激活值和权重的敏感度来选择连接等。

然而，这些启发式的规则往往只能在特定的应用场景下发挥作用，并不能通用地适用于各种神经网络结构和任务。直到近年来，随着深度学习的兴起和计算机硬件的发展，网络剪枝技术才开始获得更广泛的关注和应用。

网络剪枝技术的现代形式最早可以追溯到2015年，由Han等人[2]提出的"L1正则化剪枝"方法。此后，网络剪枝技术得到了快速的发展，涌现出了很多新的剪枝方法和算法，例如"L2正则化剪枝"、"Structured Pruning"、"Dynamic Network Surgery"等方法。这些方法不仅提高了模型的效率和准确率，也为网络剪枝技术的研究和应用打下了坚实的基础。

剪枝技术的难点

剪枝策略的设计：剪枝技术的核心是选择合适的参数和连接进行剪枝，而选择剪枝目标和策略是非常困难的。不同的剪枝策略可能会导致不同的结果，因此需要针对不同的任务和模型选择合适的剪枝策略。
剪枝后的重训练：剪枝后的模型需要重新训练，以使其性能不会受到剪枝的影响。但是，由于剪枝会导致模型的结构和参数发生变化，因此重新训练会面临很大的挑战。需要设计合适的重训练策略，以保证模型的性能和收敛速度。
剪枝的可解释性：剪枝后的模型结构变得更加复杂，难以理解和解释。因此，如何保持模型的可解释性和可视化能力也是一个重要的难点。
剪枝的稳定性：不同的数据集和训练环境可能会对剪枝结果产生影响。因此，如何保证剪枝结果的稳定性和可重复性也是一个挑战。
剪枝与其他技术的结合：剪枝技术通常需要结合其他的模型压缩和优化技术，例如参数共享、量化、低秩分解等方法，以达到更好的效果。如何将剪枝与其他技术结合起来，并优化整个压缩和优化流程，也是一个非常困难的问题。