深度神经网络模型压缩与加速技术综述

"这篇论文是关于深度神经网络模型压缩与加速的综述，由Yu Cheng、Duo Wang、Pan Zhou（IEEE会员）和Tao Zhang（IEEE资深会员）撰写。文章探讨了如何在不显著降低模型性能的情况下，通过参数剪枝与共享、低秩分解、转移/紧凑卷积滤波器以及知识蒸馏等方法来压缩和加速深度卷积神经网络（CNNs），以适应资源有限或延迟要求严格的设备和应用。" 在当前的计算机视觉领域，深度卷积神经网络（CNNs）已经取得了显著的进步，广泛应用于各种视觉识别任务。然而，这些模型通常计算复杂度高且内存需求大，这限制了它们在资源受限的设备（如移动设备）或对实时性有严格要求的应用中的部署。为了解决这一问题，研究者们提出了一系列模型压缩和加速的技术。 首先，参数剪枝与共享是一种常见的优化策略，其目的是减少模型中的冗余参数。通过识别并移除对模型性能影响较小的连接，可以显著减小模型大小。此外，通过参数共享，例如在某些层中使用相同的权重，也可以进一步降低存储需求。 其次，低秩分解技术利用矩阵低秩的特性，将大型权重矩阵分解为两个较小的矩阵相乘，这样不仅可以减少存储空间，还能减少计算量，因为乘法运算通常比加法更耗时。 第三，转移/紧凑卷积滤波器，这类方法通常涉及使用预训练的大型网络生成小型滤波器，或者设计新的滤波器结构，以达到在保持性能的同时，减小模型的计算复杂度和参数数量。 最后，知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法，它涉及到将一个大型的“教师”网络的知识转移到一个小型的“学生”网络。教师网络的输出可以作为训练学生网络的目标，使学生网络在保持高效的同时，学习到教师网络的复杂模式和特征。 这些技术的发展推动了深度学习在边缘计算、物联网和实时应用等领域的应用。然而，每个方法都有其适用场景和局限性，选择合适的方法需要根据具体任务的需求和资源限制进行权衡。随着研究的深入，未来可能会出现更多创新的模型压缩和加速技术，以适应不断发展的计算环境和应用需求。