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深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍

文章目录

  • 1:What is pruning
  • 2:Pruning in MLP(多层感知机)
    • 2.2 How to make mask
  • 3.Pruning in CNN(卷积神经网络)

1:What is pruning

剪枝是一种模型压缩的方法，这种方法可以有效的裁剪模型参数且最小化精度的损失。由于深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，也就是修剪神经网络中不重要的权重，就可以实现模型的减小。比如说看下图


深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍_第1张图片 在这里插入图片描述

我们通过观察这个函数发现有些项对应的系数是很小的，也就是说对于拟合的贡献不是很大，如果我们把系数小的去掉得到-1.2x^2-2x-8的式子，得到下图


深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍_第2张图片

这时候我们可以观察到这时候拟合出来的效果它的泛化能力更好，更加不会过拟合。这也是剪枝的最基本的原理，总而言之就是把不重要的参数去掉。

2:Pruning in MLP(多层感知机)

在多层感知机中，剪枝也就是减去不重要的权重，也就是近似为0的权重。


深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍_第3张图片

拿到最初的权重矩阵之后，在生成一个叫掩码的矩阵，也就是说如果原来的权重比较接近于0，我们就把它的掩码置为0，最后在通过原来的权重矩阵乘以掩码矩阵就可以得到新的矩阵。新的参数矩阵对应的就是上面这个连接图，没有连的就相当于被置0了。

2.2 How to make mask

深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍_第4张图片
numpy里面的这个函数相当方便，percentile:一组n个观测值从小到大排序，处于p%位置的值称第p百分位数。

也就是说通过np.abs()求完绝对值后，在通过np.percentile(,50)减去50%没必要的权重，后面得到的0.6意思是小于0.6的权重将被剪掉，被置为0.

3.Pruning in CNN(卷积神经网络)

深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍_第5张图片
中间是4个卷积核，左边是输入的特征图，右边是输出的特征图，输入的特征图对每个卷积核都进行一个卷积，中间黑色的部分是我们观察到这个卷积核的参数特别的小，置为0之后将会对output产生影响，也就是有1/4的部分都为0.和上面一样也需要设置一个mask，然后去计算每个卷积核的L2范数，如果小的话直接去掉，去掉的话就是直接乘以mask

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