模型压缩与剪枝的理论和实践

22/26模型压缩与剪枝的理论和实践第一部分模型压缩理论基础 2第二部分剪枝方法概述与原理 5第三部分剪枝算法分析与比较 7第四部分剪枝权重选择与更新 10第五部分模型结构重构与搜索 13第六部分剪枝策略与应用场景 17第七部分优化剪枝后模型性能 19第八部分模型剪枝实际工程实践 22

第一部分模型压缩理论基础关键词关键要点模型复杂性与表示容量

1.模型复杂性通常通过参数数量、层数和卷积核尺寸等指标来衡量。

2.表示容量衡量模型表达不同函数的能力。深度学习模型的表示容量随着复杂性的增加而增加。

3.然而，较高的模型复杂性会导致过度拟合和计算成本高。

模型压缩的Sparsity

1.稀疏性是指模型中非零权重的比例。

2.稀疏模型在存储和计算方面都具有优势，因为可以忽略零权重。

3.稀疏化技术包括正则化、剪枝和量化。

模型剪枝理论

1.模型剪枝是指移除不重要的权重，从而降低模型复杂性。

2.剪枝算法通常基于重要性度量，例如基于梯度的重要性和基于权重的重要性。

3.模型剪枝的挑战包括确定要移除的权重以及处理剪枝后模型的稀疏性。

低秩近似

1.低秩近似通过使用秩较小的矩阵来近似高秩矩阵。

2.在深度学习中，低秩近似可用于压缩卷积核和全连接层的权重。

3.低秩近似可以有效减少模型参数数量和计算成本。

量化

1.量化是指将高精度浮点数权重转换为低精度整数值或定点数。

2.量化可以显着减少模型的存储和计算需求。

3.量化算法包括均匀量化、自适应量化和二进制量化。

网络结构搜索

1.网络结构搜索是自动设计高效神经网络架构的过程。

2.一些流行的网络结构搜索方法包括演化算法、强化学习和元学习。

3.网络结构搜索可以探索不同架构以找到特定任务的最佳模型。模型压缩的理论基础

模型压缩旨在减少深度学习模型的大小和计算复杂度，同时保持其精度。它在资源受限的设备和延迟敏感的应用程序中至关重要。模型压缩有两种主要方法：结构化稀疏化和权重修剪。

结构化稀疏化

结构化稀疏化通过引入零元素到模型权重矩阵来创建稀疏模型。这可以通过以下方式实现：

*块稀疏化：将零元素分组为块，形成稀疏结构。

*卷积稀疏化：使卷积核的特定通道或滤波器稀疏化。

*分组稀疏化：使模型的某些组或层稀疏化。

结构化稀疏化可以有效减少模型大小和计算成本，同时保持精度。然而，它限制了模型架构的灵活性，并且可能难以训练。

权重修剪

权重修剪通过识别和移除不重要的模型权重来减少模型大小。这可以通过以下方式实现：

*绝对值修剪：移除绝对值小于阈值的权重。

*阈值修剪：移除高于阈值的绝对值最小的权重。

*百分比修剪：按百分比移除权重，保留最重要的权重。

权重修剪可以有效减少模型大小和计算成本，同时保持精度。与结构化稀疏化相比，它更灵活，但可能导致模型精度略微下降。

理论分析

结构化稀疏化

结构化稀疏化的理论分析基于神经网络的近似性。研究表明，稀疏模型可以近似稠密模型，而不会显着损失精度。这种近似是基于稀疏表示的局部性假设，即每个神经元只连接到一小部分输入。

权重修剪

权重修剪的理论分析基于权重重要性的概念。研究表明，并非所有权重都对模型精度同等重要。通过识别和移除不重要的权重，可以减少模型大小和计算成本。权重重要性的度量通常基于Hessian矩阵或梯度信息。

优化技术

模型压缩的优化技术旨在在模型大小和精度之间取得平衡。这些技术包括：

*正则化：向损失函数添加稀疏化项，鼓励权重稀疏化。

*低秩分解：将权重矩阵分解为低秩近似，减少模型参数的数量。

*梯度剪裁：限制训练过程中权重梯度的幅度，促进稀疏化。

评估指标

模型压缩的评估指标用于衡量压缩后模型的大小、计算成本和精度。这些指标包括：

*模型大小：压缩后模型的参数数量。

*计算复杂度：压缩后模型的FLOPs或MACs。

*精度：压缩后模型在验证集或测试集上的准确性。

模型压缩的理论基础提供了对模型压缩技术的基本理解。通过结构化稀疏化或权重修剪，可以有效降低模型大小和计算复杂度，同时保持精度。优化技术和评估指标有助于在大小、速度和精度之间取得最佳平衡。第二部分剪枝方法概述与原理剪枝方法概述与原理

剪枝是模型压缩中常用的方法，其原理在于通过去除模型中不重要的权重和节点，来降低模型的复杂度和计算量。剪枝方法可分为以下几类：

1.过滤器剪枝

过滤器剪枝通过移除不重要的过滤器（卷积核）来压缩模型。具体步骤包括：

*权重级剪枝：逐个计算每个过滤器权重的重要性，并去除不重要的权重。

*通道级剪枝：计算每个过滤器的整体重要性，并去除不重要的过滤器。

2.通道剪枝

通道剪枝通过移除不重要的输入和输出通道来压缩模型。具体步骤包括：

*输入通道剪枝：计算每个输入通道对模型输出的影响，并去除不重要的通道。

*输出通道剪枝：计算每个输出通道对模型性能的影响，并去除不重要的通道。

3.结构剪枝

结构剪枝通过移除不重要的层和节点来压缩模型。具体步骤包括：

*层剪枝：计算每层的冗余度，并去除不重要的层。

*节点剪枝：计算每个节点的重要度，并去除不重要的节点。

4.连接剪枝

连接剪枝通过移除无用的连接来压缩模型。具体步骤包括：

*稀疏连接：将某些连接置为零，形成稀疏连接矩阵。

*低秩逼近：将权重矩阵分解成低秩矩阵，从而减少连接数。

5.正则化剪枝

正则化剪枝通过对模型参数施加正则化项来实现剪枝效果。具体步骤包括：

*L1正则化：添加L1正则化项，迫使模型参数接近零。

*L2正则化：添加L2正则化项，限制模型参数的大小。

6.混合剪枝

混合剪枝结合多种剪枝方法来实现更好的压缩效果。例如，可以结合过滤器剪枝和结构剪枝来获得更优异的压缩率。

剪枝方法的原理

剪枝方法背后的基本原理在于，神经网络中存在冗余和不重要的权重和节点。这些冗余元素对模型性能的影响很小，因此可以被移除而不会对模型准确率造成显著影响。

剪枝方法通常采用以下步骤：

1.重要性评分：计算模型中每个权重或节点的重要性分数。重要性分数可以基于权重的绝对值、梯度范数或其他指标。

2.阈值选择：选择一个阈值，低于该阈值的权重或节点将被移除。

3.权重/节点移除：移除低于阈值的权重或节点，并相应调整模型结构。

4.模型重新训练：对剪枝后的模型进行重新训练，以微调模型参数并恢复模型性能。

剪枝方法的有效性取决于重要性评分和阈值选择策略。理想情况下，重要性评分应该准确识别不重要的元素，而阈值应该足够高以保留对模型性能至关重要的元素。第三部分剪枝算法分析与比较关键词关键要点主题名称：剪枝策略

1.基于梯度的剪枝：根据神经网络参数的梯度大小进行剪枝，去除梯度小的参数。优势在于能够有效去除冗余的参数，同时保持模型的精度。

2.L1正则化剪枝：在损失函数中添加L1正则化项，L1范数会使参数变稀疏，达到剪枝的效果。优点是正则化项的加入可以提高模型的泛化性能。

3.基于显著性的剪枝：度量神经网络参数的显著性，剪除显著性较低的参数。显著性可以基于参数的绝对值、梯度、Hessian矩阵等指标计算得到。

主题名称：剪枝方法

剪枝算法分析与比较

剪枝是模型压缩的关键技术，旨在删除模型中不重要的连接或节点，从而减少模型大小和计算量。以下是一些常用的剪枝算法及其分析：

过滤器剪枝

过滤器剪枝从卷积神经网络（CNN）中删除不重要的过滤器。

*方法：

*计算每个过滤器的重要性，通常基于其权重、激活或梯度。

*删除得分最低的过滤器。

*优点：

*简单易用，对模型精度影响较小。

*可与其他剪枝算法结合使用。

*缺点：

*难以确定过滤器的重要程度。

*可能会导致空间分辨率下降。

通道剪枝

通道剪枝从CNN中删除不重要的通道。

*方法：

*计算每个通道的重要性，通常基于其权重、激活或梯度。

*删除得分最低的通道。

*优点：

*可显着减少模型大小和计算量。

*对模型精度影响相对较小。

*缺点：

*需要修改模型架构，可能会影响网络的表达能力。

*难以确定通道的重要性。

结构化剪枝

结构化剪枝同时删除卷积层中的过滤器和通道。

*方法：

*在输入和输出端剪枝，保持网络的结构。

*计算子网络的精度和计算量。

*删除导致精度下降最小的子网络。

*优点：

*保留网络的结构和表达能力。

*可实现大幅度的压缩。

*缺点：

*计算复杂，训练时间长。

*对模型精度影响较大。

无结构剪枝

无结构剪枝不保留网络的结构，任意地删除连接或节点。

*方法：

*使用贪婪或基于梯度的算法，逐步删除不重要的权重。

*重新训练模型以补偿已删除的权重。

*优点：

*可实现非常高的压缩率。

*缺点：

*对模型精度影响较大。

*训练过程复杂，需要大量的数据和计算资源。

比较

|算法|压缩率|精度影响|计算量|训练复杂度|结构保留|

|||||||

|过滤器剪枝|中等|较小|低|低|是|

|通道剪枝|高|中等|中|中|否|

|结构化剪枝|高|大|高|高|是|

|无结构剪枝|极高|大|低|高|否|

选择剪枝算法时应考虑以下因素：

*模型类型：对于CNN，过滤器和通道剪枝通常是首选。

*压缩率要求：结构化剪枝和无结构剪枝可实现更高的压缩率。

*精度影响容忍度：无结构剪枝对精度影响最大，而过滤器剪枝最小。

*训练资源：结构化剪枝和无结构剪枝的训练时间较长。

*结构保留需要：结构化剪枝保留网络的结构，而无结构剪枝不保留。第四部分剪枝权重选择与更新关键词关键要点【剪枝算法选择】

*对不同网络结构和稀疏度目标，选择合适的剪枝算法至关重要。

*贪婪剪枝算法，如剪枝一刀（Prune-by-One）和绝对裁剪（MagnitudePruning），以迭代方式移除单个权重或一组权重。

*正则化剪枝算法，如L1正则化，通过引入稀疏惩罚项间接促进剪枝。

【剪枝策略】

剪枝权重选择与更新

剪枝权重选择和更新是模型剪枝的关键步骤，直接影响剪枝后的模型性能和稀疏程度。常见的权重选择和更新策略包括：

1.MagnitudePruning

MagnitudePruning是一种根据权重绝对值大小进行剪枝的策略。具体来说，它会计算所有权重的绝对值，并按降序排序。然后选择前k％的权重进行保留，其余权重全部置零。这种策略简单易操作，但可能会导致重要权重的丢失。

2.RandomPruning

RandomPruning是一种随机选择权重进行剪枝的策略。具体来说，它会随机选择一个百分比的权重进行置零，而不考虑它们的具体值。这种策略可能会导致模型精度下降，但可以有效减少模型大小。

3.StructuredPruning

StructuredPruning是一种根据权重结构进行剪枝的策略。具体来说，它会根据权重的连接方式，将它们分组为子网或滤波器。然后选择特定百分比的子网或滤波器进行剪枝，保留其余的。这种策略可以有效减少模型大小，同时保持模型精度。

4.Knowledge-GuidedPruning

Knowledge-GuidedPruning是一种利用知识或先验信息进行剪枝的策略。具体来说，它会利用训练数据、任务知识或其他信息来确定哪些权重对于模型性能至关重要。然后优先保留这些权重，并剪枝掉其他权重。这种策略可以有效提高剪枝后的模型性能。

5.IterativePruning

IterativePruning是一种逐步剪枝的策略。具体来说，它会将剪枝过程分为多个步骤。在每一步中，它都会根据权重选择策略剪枝一部分权重。然后重新训练模型，并评估剪枝后的模型性能。如果性能下降，则回滚到上一步并调整剪枝策略。

6.ProgressiveShrinking

ProgressiveShrinking是一种渐进式剪枝的策略。具体来说，它会逐步减少模型中非零权重的数量。在每一步中，它都会剪枝掉一定比例的非零权重，并重新训练模型。这个过程会持续进行，直到达到所需的稀疏程度。

7.ThresholdedPruning

ThresholdedPruning是一种基于阈值的剪枝策略。具体来说，它会为权重设置一个阈值，并剪枝掉所有低于阈值的权重。阈值可以是固定值，也可以是根据网络结构或训练数据动态确定的。

权重更新

剪枝后，需要更新模型权重以补偿剪枝带来的损失。常用的权重更新策略包括：

1.Fine-tuning

Fine-tuning是对剪枝后的模型进行微调。具体来说，它会使用训练数据对模型参数进行梯度下降更新。这种策略可以有效提高剪枝后的模型性能，但需要额外的训练时间。

2.LotteryTicketHypothesis

LotteryTicketHypothesis提出，大型未训练模型中包含子网络，这些子网络经过训练后可以达到与原始模型相当的性能。这种策略可以利用剪枝找到这些子网络，并通过训练它们来获得高性能的稀疏模型。

3.WeightInitialization

WeightInitialization是对剪枝后的权重进行重新初始化。具体来说，它会为保留的权重分配新的值，以补偿剪枝带来的损失。这种策略简单易操作，但可能会导致模型性能下降。

4.OrthogonalRegularization

OrthogonalRegularization是一种正则化技术，可以鼓励剪枝后的权重保持正交。具体来说，它会添加一个正则化项以惩罚权重之间的内积。这种策略可以防止权重塌陷，并提高剪枝后的模型性能。

5.Sparsity-EncouragingRegularization

Sparsity-EncouragingRegularization是一种正则化技术，可以鼓励剪枝后的权重稀疏。具体来说，它会添加一个正则化项以惩罚非零权重的数量。这种策略可以有效提高模型稀疏程度，但可能会导致模型性能下降。第五部分模型结构重构与搜索关键词关键要点模型结构搜索

1.自动化模型结构设计，探索大量候选模型，并选择满足特定性能和资源约束的最佳模型。

2.使用强化学习、进化算法和贝叶斯优化等算法指导搜索过程，有效且高效地遍历模型空间。

神经结构架构搜索(NAS)

1.优化神经网络的架构，包括卷积核大小、层数和连接模式。

2.使用强化学习或逐层搜索算法，在代表性数据集上对候选架构进行评估和选择。

3.产生高度准确且紧凑的模型，在资源受限的设备上具有出色的性能。

剪枝算法

1.移除神经网络中冗余和不重要的权重和节点，以减少模型大小和计算成本。

2.使用贪婪算法、梯度下降和正则化方法等技术识别和去除不必要的元素。

3.探索稀疏剪枝、量化剪枝和低秩近似等先进剪枝策略，以实现更有效的模型压缩。

量化感知训练(QAT)

1.在低精度（例如8位或16位）下训练模型，同时保持与全精度模型相当的精度。

2.使用量化感知算法校准量化器，最小化因精度损失而引起的梯度误差。

3.减少模型的权重和激活大小，从而实现大幅度的模型压缩，同时保持较高的性能。

知识蒸馏

1.将大型教师模型的知识转移到较小的学生模型，以获得类似的性能。

2.使用软标签、中间表示匹配和注意力机制等技术，模拟教师模型的预测行为。

3.产生比教师模型更紧凑且推理成本更低的模型，同时保持较高的精度。

神经网络转换

1.将神经网络转换为更紧凑、更有效率的替代结构，例如卷积神经网络(CNN)到图形神经网络(GNN)的转换。

2.使用重参数化技术和图转换算法，保留原始模型的功能和性能。

3.实现模型的跨平台部署，并适应不同的硬件和计算环境。模型结构重构与搜索

简介

模型结构重构与搜索是指通过优化算法自动设计或调整神经网络架构的过程。这种技术旨在通过识别和移除冗余或不必要的神经元和连接，优化模型结构，同时保持或提高其准确性。

方法

有各种模型结构重构与搜索方法，包括：

*进化算法：例如遗传算法、进化策略和变异自适应进化，通过突变和交叉操作探索不同的网络结构。

*强化学习：训练代理在给定的任务上学习和优化网络架构。

*梯度下降：使用反向传播算法优化网络权重和结构超参数（例如，层数、节点数）。

*贝叶斯优化：结合先验知识和数据采样来高效地探索搜索空间。

评估指标

模型结构重构和搜索算法的性能通常使用以下指标来评估：

*准确性：模型在验证集上的预测性能。

*计算成本：模型推理所需的计算量。

*模型大小：模型的存储和部署成本。

应用

模型结构重构与搜索已被广泛应用于各种领域，包括：

*计算机视觉：优化图像分类、目标检测和语义分割网络。

*自然语言处理：设计高效的语言模型、翻译系统和问答系统。

*强化学习：自动探索适用于特定任务的策略网络。

*语音识别：优化端到端语音识别系统。

优点

模型结构重构与搜索具有以下优点：

*自动化神经网络设计：减少了手动架构工程的时间和精力。

*优化模型性能：生成在准确性、计算成本和模型大小方面优化的网络。

*探索新颖的架构：可以发现传统手动设计方法难以实现的新颖和有效的网络结构。

挑战

模型结构重构与搜索也面临以下挑战：

*搜索空间巨大：神经网络架构的可能组合非常大，这使得搜索过程具有挑战性。

*计算成本：探索搜索空间需要大量计算资源。

*收敛到局部最优：搜索算法可能会收敛到局部最优，从而获得次优的网络架构。

最新进展

最近在模型结构重构与搜索领域的研究进展包括：

*NAS-Bench：一个大型神经架构搜索基准，用于比较和评估不同的搜索算法。

*AutoML-Zero：一种神经架构搜索框架，无需人工特征工程即可生成网络。

*ProgressiveNeuralArchitectureSearch：一种逐步搜索算法，从简单的架构开始并逐步优化。

模型结构重构与搜索是一个不断发展的领域，预计随着研究的持续进行和计算资源的不断增加，它将产生更有效和创新的神经网络架构。第六部分剪枝策略与应用场景关键词关键要点主题名称：剪枝策略的分类

1.结构化剪枝：根据模型结构（如神经元连接、层级关系）进行剪枝，保留重要连接或激活高的神经元。

2.非结构化剪枝：从整个模型中随机选择权重或激活进行剪枝，不考虑模型结构特性。

3.混合剪枝：结合结构化和非结构化剪枝，综合利用模型结构和权重信息进行剪枝。

主题名称：剪枝规律与性能折损

剪枝策略与应用场景

简介

剪枝是一种模型压缩技术，通过删除冗余或不重要的权重和激活来减少模型尺寸和计算成本。剪枝策略因其在保持模型准确性方面的有效性而被广泛应用。

剪枝策略

有几种剪枝策略可用于减少模型中的权重和激活：

*非结构化剪枝：随机或基于特定启发式删除单个权重或激活。

*结构化剪枝：删除整个神经元、滤波器或卷积核等结构单元。

*混合剪枝：非结构化和结构化剪枝的组合。

应用场景

剪枝技术在各种应用场景中都很有用，包括：

移动和嵌入式设备：剪枝可以显著减少模型尺寸和计算成本，使其适合在资源受限的设备上部署。

云计算：剪枝可以节省云计算资源，降低训练和推理成本。

远程感知：剪枝可以减少模型尺寸，以便在网络带宽有限的情况下进行部署。

生物医学成像：剪枝可以减小模型尺寸和计算成本，这对于处理大型医学图像数据集非常重要。

金融预测：剪枝可以提高金融预测模型的效率和可解释性。

剪枝策略选择

最佳剪枝策略的选择取决于特定应用场景：

非结构化剪枝适用于稀疏模型或需要精确度时。它可以轻松应用于训练好的模型，但可能会导致较大的精度下降。

结构化剪枝适用于具有规则结构的模型，如卷积神经网络。它可以显着减少模型尺寸，但需要重新训练剪枝后的模型。

混合剪枝提供了一种平衡非结构化和结构化剪枝的优势。它可以实现更大的压缩率，同时保持较高的精度。

剪枝算法

有几种算法可以用于实现剪枝策略：

基于阈值的剪枝：删除绝对值低于阈值的权重或激活。

基于梯度的剪枝：删除对损失函数影响较小的权重或激活。

基于重要性的剪枝：删除对模型输出影响较小的权重或激活。

优化剪枝过程

可以应用以下优化策略以提高剪枝过程的效率和有效性：

渐进式剪枝：逐渐修剪模型，并随着每次迭代评估其性能。

剪枝搜索：使用自动化搜索技术寻找最优剪枝配置。

正则化：在剪枝过程中添加正则化项以防止过度剪枝。

评估剪枝效果

剪枝后的模型的性能应使用以下指标进行评估：

精度：剪枝后模型对新数据的准确性。

压缩率：模型尺寸和计算成本的减少百分比。

计算时间：模型在推理时的执行时间。

结论

剪枝是模型压缩的重要技术，具有广泛的应用场景。通过选择适当的剪枝策略、算法和优化技术，可以有效地减少模型尺寸和计算成本，同时保持较高的模型精度。第七部分优化剪枝后模型性能关键词关键要点【训练数据高效剪枝】

1.应用自动机器学习技术，根据特定数据集和任务自动选择最优剪枝策略，提高剪枝效率。

2.利用迁移学习，将剪枝后的权重转移到新任务或数据集，降低重训练成本并提升性能。

3.采用蒸馏方法，通过教师模型指导学生模型学习，在学生模型上进行剪枝以保持训练数据的高性能。

【结构化剪枝】

优化剪枝后模型性能

模型剪枝后，模型性能往往会下降，需要采取措施进行优化。本文介绍了以下优化剪枝后模型性能的方法：

1.权重微调

权重微调是剪枝后优化模型性能最常用的方法。它通过更新模型权重来弥补剪枝带来的性能损失。

步骤：

1.对剪枝后的模型进行微调。

2.使用验证集监控模型性能，并调整超参数（如学习率、优化器）。

3.重复微调过程，直到模型性能达到理想水平。

2.知识蒸馏

知识蒸馏是一种将知识从大模型转移到小模型的技术，可以提高剪枝后模型的性能。

步骤：

1.训练一个未剪枝的“教师”模型。

2.使用教师模型的输出作为附加损失函数，训练剪枝后的“学生”模型。

3.调整知识蒸馏的超参数（如蒸馏温度、蒸馏系数），以优化学生模型的性能。

3.正则化技术

正则化技术可以防止模型过拟合，从而提高剪枝后模型的性能。

常见方法：

*L1/L2正则化：添加L1范数或L2范数正则化项到损失函数中。

*Dropout：在训练过程中随机丢弃某些神经元。

*数据增强：使用数据增强技术生成更多训练数据，以减少过拟合。

4.架构搜索

架构搜索算法可以自动探索剪枝后模型的最佳架构，从而优化模型性能。

步骤：

1.定义搜索空间，包括潜在的剪枝方案。

2.使用强化学习或进化算法等算法搜索最佳架构。

3.评估搜索到的架构并选择最佳架构进行训练和微调。

5.渐进剪枝

渐进剪枝是一种逐步剪枝模型的方法，可以提高剪枝后模型的性能。

步骤：

1.迭代地剪枝模型，每次剪枝一小部分神经元或权重。

2.在每一次剪枝之后，对模型进行微调。

3.继续剪枝，直到达到所需的模型大小或性能目标。

6.联合优化

联合优化是将多个优化技术组合在一起以提高剪枝后模型性能的方法。

常见方法：

*剪枝和正则化：结合剪枝和正则化技术。

*剪枝和知识蒸馏：结合剪枝和知识蒸馏技术。

*剪枝和架构搜索：结合剪枝和架构搜索技术。

评估剪枝后模型性能

对剪枝后模型进行评估至关重要，以确定优化方法的有效性。

常用指标：

*准确度：模型正确分类样本的比例。

*损失函数：模型在验证集上的损失值。

*推理时间：模型在给定输入上执行推理所需的时间。

*模型大小：模型参数和权重的数量。

通过使用这些优化方法，可以最大限度地减少剪枝带来的性能损失，并获得剪枝后模型的最佳性能。第八部分模型剪枝实际工程实践关键词关键要点【模型量化】

-

-量化将浮点权重和激活值转换为定点表示，以减少模型大小和计算成本。

-不同的量化方法，如固定点量化和浮点量化，提供不同的精度和压缩比权衡。

-量化感知训练通过在训练过程中逐步引入量化来增强模型对量化误差的鲁棒性。

【模型蒸馏】

-模型剪枝实际工程实践

1.稀疏模型与剪枝算法

*定义：稀疏模型是指模型中某些参数或权重设置为零，从而减少了模型的复杂性和计算量。

*剪枝算法：通过迭代移除冗余或不重要的参数或权重来创建稀疏模