VGGNet深度剪枝：实现3MB模型的完整训练到微调流程

资源摘要信息:"VGGNet剪枝实战：使用VGGNet训练、稀疏训练、剪枝、微调等，剪枝出只有3M的模型" 知识点: 1. VGGNet模型介绍：VGGNet是一种深度卷积神经网络模型，由牛津大学的视觉几何组提出，其网络结构相对简单，主要由卷积层和池化层构成，具有深层的网络结构，能有效提高图像识别的准确率。VGGNet在图像分类、目标检测、图像分割等任务中得到了广泛的应用。 2. 稀疏训练：稀疏训练是指在训练过程中，通过引入稀疏因子，使得网络的权重稀疏化。这种方法可以减少模型的存储和计算需求，同时也可以防止过拟合。在BN层中加入稀疏因子，可以使得BN层的权重稀疏化。 3. BN层（Batch Normalization）： BN层是一种用于改善网络训练的技巧，它可以加快训练速度，减少对初始化的敏感度，提高模型的泛化能力。BN层通过对每个小批量数据进行归一化处理，使得输入数据的均值为0，方差为1，从而使得网络更加稳定。 4. 权重排序和阈值选择：对稀疏训练后的模型中所有BN层权重进行统计排序，然后根据设定的保留BN层数量确定权重阈值thres。权重大于thres值的设为1，权重小于thres值的设为0，用于制作mask。 5. mask制作：mask是一种用于模型剪枝的工具，它用于标识模型中哪些权重是重要的，哪些是可以被删除的。在这个过程中，遍历模型中的BN层权重，根据权重是否大于阈值thres来制作各层的mask。 6. 剪枝操作：剪枝操作是根据mask制作新的模型结构，保留各层中权重大于阈值的通道数。然后获取BN层权重mask非零值的索引，非零索引对应的原始conv层、BN层、linear层各通道的权重、偏置等值赋值给新模型各层。 7. 微调（fine-tune）：微调是在剪枝操作后，对剪枝后的模型进行进一步的训练。这一步骤可以帮助模型恢复一些因为剪枝而丢失的性能，同时也可以使模型更加适应特定的任务。 8. 模型压缩：模型压缩主要是为了减小模型的大小和加快模型的运行速度，使得模型可以在计算资源有限的设备上运行，如手机、平板等。剪枝是模型压缩的一种常用技术，通过去除模型中不重要的权重，可以显著减小模型的大小。 通过以上知识点，我们可以了解到，VGGNet剪枝实战中，首先是通过稀疏训练使得BN层稀疏化，然后根据BN层权重排序制作mask，接着进行剪枝操作构建新的模型结构，最后进行微调以恢复模型性能。这种方法可以使得VGGNet模型从原始的数十MB大小压缩到只有3MB，大幅降低了模型的存储和计算需求，使其可以在计算资源有限的设备上运行。