HRank: 高秩特征映射驱动的神经网络高效修剪策略

HRank：基于高秩特征映射的过滤器修剪方法是一项创新性的研究，针对深度神经网络在资源受限设备上部署的挑战提出了新的解决方案。传统的神经网络修剪技术往往面临训练效率低下和人工设计复杂的问题，因为缺乏对非显著网络组件的理论指导。HRank方法的灵感来源于观察到，即使在不同图像批次下，单个过滤器生成的特征图平均排名保持不变。这一发现促使研究人员利用高阶特征图的概念，通过数学上的低秩特征映射来实现过滤器的智能修剪。 HRank的核心原则是依据特征图的排名进行选择，高排名的特征映射被认为对模型性能影响较小。这种方法的优势在于，无需额外的约束，仅通过评估特征图的重要性，就能有效地减少模型的计算量（FLOPs）和参数数量。在实验中，HRank展现了显著的效果，比如在使用ResNet-110模型时，通过删除59.2%的参数，能够达到CIFAR-10测试集上的14%精度损失，同时FLOP减少58.2%。对于更复杂的ResNet-50模型，HRank通过剪枝36.7%的参数，只牺牲了1.17%的ImageNet最高层的精度，这显示了其在参数优化方面的高效性。 这项工作不仅关注模型的性能减损，还强调了代码的开放性和实用性，所有相关代码可在<https://github.com/lmbxmu/HRank>获取。HRank的出现为解决深度学习模型在资源受限设备上的部署问题提供了新的途径，有望推动神经网络修剪领域的进一步发展，并促进未来边缘计算设备上的计算机视觉应用的普及。