模型压缩技术综述

当今，随着深度学习技术的不断进步，越来越多的大型多模态模型被应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。然而，这些模型往往需要数十亿甚至上百亿的参数，不仅训练时间长、计算资源消耗大，而且在实际应用中也会受到硬件、网络等因素的限制。因此，如何对这些大型模型进行压缩，成为了一个备受关注的研究方向。模型压缩不仅可以缩短训练时间、降低计算资源消耗，还可以提高模型在移动设备等资源有限的场景下的应用性能。本文将介绍一些常用的模型压缩方法，以及它们在大型多模态模型上的应用。

模型压缩简史

近年来，机器学习和深度学习在计算机视觉方面取得了显著的进步。

让我们看看过去十年深度神经网络的演变。

上面的图表显示了2010年至2015年ImageNet挑战赛的五大错误率和获胜模型的层数。

2012年，AlexNet以非常大的利润率提升赢得了ImageNet挑战。

这是计算机视觉历史的转折点，因为它表明深度神经网络（DNN）可以执行计算机被认为非常困难的任务，更不用说DNN可以以前所未有的准确度做到这一点。

每年，获胜模型的准确性都在不断提高，其尺寸也是如此。

模型压缩的需求

许多现实世界的应用程序需要实时、设备端处理能力。例如，如果有身份不明的人试图进入您的房屋，您的家庭安全摄像头上的人工智能必须能够处理并通知您。

今天使用最先进的人工智能的主要挑战是边缘设备受到资源限制。因此，他们的内存和处理能力有限。

表现良好的深度学习模型规模很大。然而，模型越大，所需的存储空间就越多，因此很难在资源受限的设备上部署。此外，更大的模型意味着在推理过程中有更高的推理时间和更多的能耗。虽然这些模型在实验室取得了很好的效果，但它们在许多现实世界的应用程序中都无法使用。

这给我们留下了一个选择：通过人工智能压缩来减小模型的大小。

制作一个可以在边缘设备约束下运行的较小模型是一项关键挑战。在不影响准确性的情况下做到这一点也很重要。

仅仅有一个可以在资源受限的设备上运行的小型模型是不够的。无论是在准确性还是推理速度方面，它都应该表现良好。

这就是模型压缩或人工智能压缩技术的发展所在。

模型压缩技术

在模型中，影响模型训练速度，影响模型内存大小，影响模型单位时间推理速度，有哪些因素呢：

• 神经网络的深度和宽度：神经网络的深度和宽度对模型的速度和大小产生重要影响。更深和更宽的网络通常需要更多的参数，从而导致更大的模型。此外，更深的网络需要更多的计算资源，在推理过程中也需要更长的时间。
• 神经网络中使用的层类型：神经网络中使用的不同层类型（如卷积层、池化层、全连接层等）也会影响模型的大小和速度。例如，卷积层通常比全连接层更轻便，因为它们在处理相同数量的参数时具有更少的权重。此外，使用具有更高计算成本的层类型，如循环神经网络（RNN）或长短时记忆（LSTM），会导致更长的推理时间。
• 批处理大小：批处理大小指的是模型在每次更新权重时处理的训练样本数量。较大的批处理大小可以加快训练速度，但同时也需要更多的内存和计算资源。在推理过程中，较小的批处理大小可以提高推理速度。
• 硬件：硬件也会影响模型的速度和大小。在训练过程中，使用高性能的GPU或TPU可以显著提高训练速度。在推理过程中，使用专用的加速器如GPU、TPU或FPGA等，可以大大提高推理速度。数据输入和输出：数据输入和输出也可能影响模型的速度。例如，使用较大的输入图像或文本将导致更长的推理时间。对于具有大量输出的模型，如语言生成器或对象检测器，输出的大小也会对推理速度产生重要影响。

模型压缩技术是基于模型的参数、结构等元素产生的技术。通过对这些元素进行优化和压缩，可以减小模型的大小和计算量，提高模型的效率和性能。比如：

• 网络层越多，参数占用内存也越多
• 参数值，为浮点数比整数占用的内存更多
• 神经元越多，参数占用内存也越多

本文将重点介绍四种流行的压缩技术：

修剪技术

修剪是减少深度神经网络参数数量的强大技术。在DNN中，许多参数是多余的，因为它们在训练期间贡献不大。因此，训练后，这些参数可以从网络中删除，对准确性影响不大。

有些神经元的参数值，值很小，输入的数据到这个神经元后输出，输出的值很小，对于整体模型影响不大

修剪导致压缩模型运行得更快。它降低了网络培训所涉及的计算成本，并减少了整体模型大小。重要的是，它还节省了计算时间和精力。

模型可以在训练期间或之后修剪。这种修剪过程有几种技术；其中一些是：

参数修剪

低于某些预定义阈值的参数权重，进行修剪（归零）。

神经元修剪（剪枝）

与参数修剪不同，剪枝技术通过从网络中删除不必要的连接来减少模型的大小和计算资源。这些连接可以是网络中不必要的权重、节点或层。该技术也有多种变体，

过滤器修剪

过滤器修剪其原理是基于在训练过程中识别和剪枝不必要的过滤器。

在卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层由多个过滤器组成，每个过滤器负责检测输入数据中的不同特征。某些过滤器可能不太重要，即它们对最终输出的贡献不大，但它们仍会占用计算资源和内存。过滤器修剪的目标是去除这些不必要的过滤器。

它可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，对整个神经网络进行训练，使用标准的反向传播算法来优化网络的参数。
2. 在训练后，对于每个卷积层，可以计算每个过滤器对该层输出的影响。这可以通过设置该层输出的梯度来实现。
3. 接下来，可以根据每个过滤器对该层输出的影响程度来确定每个过滤器的重要性
4. 根据重要性分数，可以选择要剪枝的过滤器。可以通过将过滤器权重设为零来删除过滤器。然后可以重新训练模型以微调其他权重。

过滤器修剪的优点是可以减少模型大小和计算资源，同时保持相对较高的准确性。另外，过滤器修剪可以与其他压缩技术（如参数修剪和量化）相结合，从而进一步减少模型大小和计算资源需求。

层修剪

图层也可以修剪。

下图显示了不同修剪方法和架构家族的大小、速度与准确性权衡。

通过查看这些图表，我们可以观察到修剪过的模型有时比原始架构表现得更好，但它们的表现很少优于更好的架构。

总而言之，修剪可以在训练期间或训练后应用。它可以应用于卷积层和完全连接的层。原始模型和修剪模型都具有相同的架构。修剪过的模型有时优于原始架构，但很少优于更好的架构。

量化技术

在DNN中，权重存储为32位浮点数。

量化通过减少表示每个权重所需的位数来压缩原始网络。例如，权重可以量化为16位、8位、4位甚至1位。通过减少使用的位数，DNN的大小可以显著减少。

量化有两种形式。这些是训练后量化和量化意识培训。

量化可以在培训期间和之后应用。它可以应用于卷积层和完全连接的层。然而，量化权重使神经网络更难收敛，并使反向传播不可行。

下表显示了ImageNet数据集和标准预训练模型上不同DNN压缩模型压缩技术的比较。

通过在AlexNet上使用修剪，生成的网络比原始网络小9倍，速度快3倍，精度没有任何降低。当应用进一步量化时，生成的网络比原始网络小35倍，快3倍。

同样，通过修剪，VGG16减少了13倍，这使推理速度加快了5倍，而没有显著降低准确性。当应用进一步量化时，尺寸是原始模型的49倍。

知识蒸馏技术

知识蒸馏技术通过将一个复杂模型的知识转移到一个更简单的模型中，从而减少模型的大小和计算资源需求，同时保持相对较高的性能。

知识蒸馏，为什么叫蒸馏，我感觉就相当于老师学习的经验传授给学生。老师的经历比学生多很多，学到很多的经验，但针对学习课本的学科，老师只需要把这部分的经验传授给学生就可以了

知识蒸馏的原理可以概括如下：

1. 首先，使用一个较复杂的模型（通常称为教师模型）对数据进行训练。
2. 接着，将教师模型的知识转移到一个更简单的模型（通常称为学生模型）中。这可以通过最小化学生模型的预测结果与教师模型的预测结果之间的差异来实现。
3. 在训练过程中，除了优化学生模型的参数外，还需要考虑如何最大化从教师模型到学生模型的知识转移。这可以通过使用不同的损失函数和权重来实现。

在知识蒸馏中，通常使用软目标函数（soft target function）来指导学生模型的训练。与传统的硬分类目标函数（hard classification target function）不同，软目标函数允许模型输出概率分布而不是单一的分类标签。因此，教师模型的知识可以以更细粒度的方式传输给学生模型，从而提高模型的性能。知识蒸馏的优点是可以减小模型的大小和计算资源需求，同时保持相对较高的准确性。此外，知识蒸馏还可以提高模型的鲁棒性和泛化性能。然而，它也有一些缺点，例如需要额外的训练时间和计算资源，并且对教师模型的选择敏感。

知识蒸馏不同于迁移学习
知识蒸馏是指将一个复杂的模型的知识转移到一个简单的模型中，以便在保持准确性的同时提高模型的效率。而迁移学习则是指将一个模型在一个任务上学到的知识应用于另一个任务上，以提高后者的性能

不同的知识蒸馏策略：

• 离线蒸馏
• 在线蒸馏
• 自蒸馏

低秩分解技术

该技术将网络层的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，从而减少模型的大小和计算资源。低秩分解可以在保持相对较高的准确性的同时，大大减少模型的参数数量。

密集层矩阵的低秩分解主要改善了存储要求，并使模型易于存储，而卷积层的分解使推理过程更快。

模型压缩与多模态

模型压缩技术可以用于多模态大模型中，以减小模型大小和计算资源需求。在多模态大模型中，由于数据量和计算复杂度的增加，模型大小和推理速度往往是问题，而模型压缩技术可以有效解决这些问题。

在AIGC时代下，模型压缩技术的发展和挑战主要包括以下几个方面：

1. 发展趋势：模型压缩技术将继续向更高效和更准确的方向发展，以适应不断增长的数据和计算需求。例如，一些新的技术，如自适应压缩和可逆压缩等，正在成为研究热点。
2. 挑战一：模型压缩技术需要平衡模型大小、计算复杂度和准确性之间的关系。在压缩模型时，需要考虑如何保持模型的准确性，同时减小模型的大小和计算需求。
3. 挑战二：模型压缩技术需要考虑不同类型的数据和任务。在处理多模态数据时，需要考虑如何将多种类型的数据整合到一个模型中，并有效地利用不同模态之间的信息。
4. 挑战三：模型压缩技术需要考虑模型的可解释性和安全性。在对模型进行压缩时，需要保证压缩后的模型仍然具有可解释性和安全性，以便更好地应用于实际场景中。

基于paddle实现知识蒸馏方法

这个示例代码实现了一个基于PaddlePaddle深度学习框架的计算机视觉模型知识蒸馏方法。该方法主要是通过将一个复杂的教师模型的知识蒸馏到一个简单的学生模型中，以达到加速推理和减少模型大小的效果。

在代码中，首先我们使用PaddlePaddle提供的MNIST数据集和转换函数进行数据加载和预处理。接着，我们定义了一个基于LeNet-5模型的教师模型和一个基于简单卷积神经网络的学生模型，并分别进行训练。在训练教师模型时，我们使用了常规的交叉熵损失函数和Adam优化器进行反向传播和更新参数；在训练学生模型时，我们使用了知识蒸馏损失函数和均方误差损失函数，并使用Adam优化器进行反向传播和更新参数。

训练教师模型

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as optim
from paddle.vision.datasets import MNIST
from paddle.vision.transforms import ToTensor
from paddle.static import InputSpec

# 定义教师模型
class TeacherModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(TeacherModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64*7*7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义学生模型
class StudentModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(StudentModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32*7*7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_t = optim.Adam(parameters=teacher_model.parameters(), learning_rate=0.001)
optimizer_s = optim.Adam(parameters=student_model.parameters(), learning_rate=0.001)

# 加载数据集
train_dataset = MNIST(mode='train', transform=ToTensor())
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义输入和标签的维度
input_shape = [-1, 1, 28, 28]
label_shape = [-1, 1]

# 训练教师模型
teacher_model = TeacherModel()
teacher_model.train()
for epoch in range(10):
    for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
        x_data = data[0]
        y_data = data[1]
        logits = teacher_model(x_data)
        loss = criterion(logits, y_data)
	    loss.backward()
	    optimizer_t.step()
	    optimizer_t.clear_grad()
	    if batch_id % 100 == 0:
	        print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, loss.numpy()))


#在教师模型上提取特征
teacher_model.eval()
teacher_features = []
with paddle.no_grad():
	for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
		x_data = data[0]
		features = teacher_model(x_data)
		teacher_features.append(features.numpy())teacher_features = np.concatenate(teacher_features, axis=0)

训练学生模型

#定义输入和标签的输入形状
input_spec = InputSpec(shape=[None] + input_shape, dtype='float32', name='input')
label_spec = InputSpec(shape=[None] + label_shape, dtype='int64', name='label')
# 定义学生模型和优化器
student_model = StudentModel()
student_model.train()
optimizer_s = optim.Adam(parameters=student_model.parameters(), learning_rate=0.001)

#训练学生模型
for epoch in range(10):
	for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
		x_data = data[0]
		y_data = data[1]
		# 提取教师模型的特征
		with paddle.no_grad():
			teacher_features_batch = teacher_model(x_data).numpy()
			# 计算学生模型的输出和损失函数
		    student_logits = student_model(x_data)
		    student_features = student_model.fc1(student_model.flatten(student_model.conv2(student_model.relu(student_model.conv1(x_data)))))
		    teacher_logits = paddle.to_tensor(teacher_features_batch)
		    distill_loss = paddle.nn.functional.kl_div(paddle.nn.functional.softmax(student_logits/5), paddle.nn.functional.softmax(teacher_logits/5), reduction='batchmean')
		    feature_loss = paddle.nn.functional.mse_loss(student_features, paddle.to_tensor(teacher_features_batch))
		    loss = distill_loss + 0.1*feature_loss
		
		    # 反向传播和更新参数
		    loss.backward()
		    optimizer_s.step()
		    optimizer_s.clear_grad()
		    if batch_id % 100 == 0:
		        print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, loss.numpy()))

#保存模型参数
paddle.save(student_model.state_dict(), 'student_model.pdparams')