剪枝基础与实战(3): 模型剪枝和稀疏化训练流程

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Model Pruning

剪枝基础与实战(3): 模型剪枝和稀疏化训练流程,模型轻量化,剪枝,算法,机器学习

  • 相关论文:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming (ICCV 2017)

  • 考虑一个问题,深度学习模型里面的卷积层出来之后的特征有非常多,这里面会不会存在一些没有价值的特征及其相关的连接?又如何去判断一个特征及其连接是否有价值?

先给出答案: 在 Batch Normalize 层的缩放因子上施加 L1 正则化·

优点文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-661896.html

  • 不需要对现有 CNN 架构进行任何更改
  • 使用 L1 正则化将 BN 缩放因子的值推向零
    • 使我们能够识别不重要的通道(或神经元),因为每个缩放因子对应于特定的卷积通道(或全连接层的神经元)
    • 这有利于在接下来的步骤中进行通道级剪枝
  • 附加的正则化项很少会损害性能。不仅如此,在某些情况下,它会导致更高的泛化精度
  • 剪枝不重要的通道有时可能会暂时降低性能,但这个效应可以通过接下来的修剪网络的微调来弥补
  • 剪枝后,由此得到的较窄的网络在模型大小、运行时内存和计算操作方面比初始的宽网

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