约束驱动的深度神经网络压缩：操作约束下的高效部署

约束感知神经网络压缩是一种新兴的深度学习技术，旨在解决现代深度神经网络在资源受限设备上部署的问题，尤其是在对操作延迟有严格限制的应用场景，如自动驾驶汽车中的行人检测。传统的深度网络压缩方法关注的是提高压缩率并维持较高的精度，通常追求1-2%的未分配组件负载，但这往往忽视了实际应用中的约束条件。 我们的研究突破了现有工作的局限，首次提出了在操作约束下进行深度网络压缩的方法。我们构建了一个框架，以约束贝叶斯优化为基础，该方法允许我们在压缩深度网络时同时考虑网络的性能指标（如分类准确度）和约束条件（如延迟）。这个框架通过一个名为"一步模型"的策略，从原始未压缩网络F出发，逐步搜索压缩超参数空间Φ，确保在优化过程中满足所有约束。 具体来说，"一步模型"采用了冷却（退火）策略，这是一种启发式方法，类似于温度控制下的材料冷却过程，它能引导网络向目标约束逐渐收敛。这种方法帮助我们在压缩过程中找到最佳的权衡点，即在保持尽可能高的性能的同时，确保网络满足严格的实时操作要求。 实验结果在ImageNet数据集上展示了约束感知网络压缩的价值，证明了在实际应用中直接考虑约束的重要性。例如，通过我们的方法，可以在自动驾驶汽车的实时场景中部署高效的网络，避免因延迟过高导致的安全风险，或者在嵌入式平台上的无人机上部署紧凑网络，以适应有限的内存和存储容量。 约束感知神经网络压缩是一个综合了优化、约束管理以及实际应用场景需求的创新方法，它不仅关注网络的效率提升，而且注重在实际应用中的可行性，对于推动深度学习在资源受限环境下的广泛应用具有重要意义。