集团网站建设建站模板,设计公司介绍,wordpress导航,天津网站建设电话参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/635454943 https 文章目录 1. 前言1.1 为什么要进行模型剪枝1.2 为什么可以进行模型剪枝2. 剪枝方式的几种分类2.1 结构化剪枝 和 非结构化剪枝2.1.1 结构化剪枝2.1.2 非结构化剪枝2.2 静态剪枝与动态剪枝2.2.1 静态剪枝2.2.2 动态剪枝…参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/635454943 https 文章目录 1. 前言1.1 为什么要进行模型剪枝1.2 为什么可以进行模型剪枝 2. 剪枝方式的几种分类2.1 结构化剪枝 和 非结构化剪枝2.1.1 结构化剪枝2.1.2 非结构化剪枝 2.2 静态剪枝与动态剪枝2.2.1 静态剪枝2.2.2 动态剪枝 2.3 硬剪枝与软剪枝2.3.1 硬剪枝2.3.2 软剪枝 3. 示例3.1 Network Slimming1、Network Slimming剪枝理论2. 模型剪枝流程3. Network Slimming剪枝实战 1. 前言
1.1 为什么要进行模型剪枝
CNN在实际应用中的部署主要受以下几个方面制约。
1）模型大小的限制 CNN强大的表示能力来自其数百万可训练参数。这些参数以及网络结构信息需要存储在磁盘上，并在推理期间加载到内存中。例如，在ImageNet上存储一个典型的CNN会消耗超过300MB的空间，这对嵌入式设备来说是一个巨大的资源负担。 2） 运行时内存 在推理期间，CNN的中间激活/响应甚至可能比存储模型参数占用更多内存空间，即使批量大小为1。这对于高端GPU来说不是问题，但对于许多计算能力较低的应用程序来说，这是负担不起的。 3） 计算操作数 卷积操作在高分辨率图像上计算量很大。大型CNN在移动设备上处理一张图像可能需要几分钟的时间，这使得在实际应用中采用它是不现实的。 因此有必要对模型进行压缩，而满足边缘设备的AI应用。
而剪枝就是模型压缩技术的一种。（模型压缩技术：剪枝、蒸馏、量化、低秩分解等）
1.2 为什么可以进行模型剪枝
生物学启发： 生物研究发现人脑是高度稀疏的。 比如 2016年早期经典的剪枝论文就曾提到，生理学上发现对于哺乳动物，婴儿期产生许多的突触连接，在后续的成长过程中，不怎么用的那些突触就会退化消失。突触修剪从出生时就开始了，一直持续到 20 多岁。 结合深度神经网络是模仿人类大脑结构，和该生理学现象，我们可以认为深度神经网络是存在稀疏性的。 过参数化： 深度学习网络模型从卷积层到全
