2022深度学习模型压缩与加速策略综述

深度神经网络模型压缩和加速方法在2022年是一个关键研究领域，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别等领域取得的巨大突破，大规模的深度模型成为训练和部署的瓶颈。传统的深度网络如ImageNet比赛中的模型，其参数量巨大，对计算资源的需求极高，尤其是全连接层，参数量可达数十亿级别，对内存和计算效率构成了挑战。 研究背景指出，尽管GPU能够提供足够的计算能力进行训练，但即使是高性能的NVIDIA K40也需要花费大量时间。因此，压缩和加速深度模型变得尤为重要，特别是在实时应用和移动设备上运行的场景。Krizhevsky的研究指出，卷积层在计算时间和参数规模上占据主导地位，全连接层虽然参数多但贡献相对较小，这为模型压缩策略提供了方向。 当前的研究现状主要围绕四种主要的压缩方法展开： 1. **参数修剪和共享**：这种方法通过删除或合并不重要的参数，减少模型的大小和计算负担。例如，通过识别并移除网络中的冗余权重，ResNet-50在压缩后仍能保持功能，显著节省了参数和计算资源。 2. **低秩因子分解**：这种技术将参数矩阵分解为两个或更多的低秩矩阵，以降低存储需求和计算复杂度。通过保持主要信息，低秩矩阵重构后的模型在性能上可以接受，同时减小了存储空间占用。 3. **转移/紧凑卷积滤波器**：这种方法通过共享或重新利用卷积核，减少了模型中重复计算的部分，提高了计算效率。例如，通过子采样或量化技术，可以在保持性能的同时减少滤波器的数量。 4. **知识蒸馏**：这是一种将大型模型（教师模型）的知识转移到小型模型（学生模型）的技术，通过指导学生模型学习老师的决策，实现模型的轻量化。 除了上述方法，其他领域如数据结构优化、计算机体系结构改进和硬件设计也对模型压缩和加速起到辅助作用。整体来说，深度神经网络模型压缩和加速是一个跨学科的研究领域，需要综合运用多种技术和策略，以适应不断增长的计算需求和设备限制，推动深度学习在更多场景下的实际应用。