MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.10258.pdf
相关代码：https://github.com/liuzechun/MetaPruning
摘要
本文提出了一种用Meta Learning进行自动网络通道剪枝的方法。作者先训练了一个叫做Pruning Net的Meta网络，可用于预测任意剪枝网络的网络权重。然后用进化算法进行最优网络结构搜索，搜索出最优的剪枝方案。由于网络权重是第一步就训练出来的，所以搜索最优剪枝方案速度特别快，并且剪枝后的网络不需要进行Finetune。另外，由于应用遗传算法，所以可以方便的加入硬件限制（比如终端延迟要求，网络计算规模等）使得剪枝后的网络能够直接满足要求。
1 相关技术
1.1 剪枝技术
权重剪枝：剔除部分不重要的权重，问题是会造成非结构化的稀疏滤波器，在某些硬件设备上不能达到加速的目的。例如下图的3*3的滤波器去除一个点后，变成不规则形状（非矩形），无法进行方便的计算。
通道剪枝:剔除filters，已有方案是迭代式进行剪枝，需要人工设定剪枝策略（迭代多少次剪枝多少量），而且，这种方案容易陷入局部最优解。通道剪枝主要有以下两种方法：
（1）人工方法:通道重要性通道剪枝、数据驱动的通道剪枝。
（2）AutoML:用自动学习剪枝策略进行通道剪枝。省去人工调参的麻烦。方法有NetAdapt和AMC等。
1.2 Meta Learning
Machine Learning ≈ 根据数据找一个函数 f 的能力；
Meta Learning≈ 由数据找一个函数 f 的函数 F 的能力；
Meta Learning的应用例子有Few-Shot ，Zero-Shot等，经典方法有MAML等。下图就是一个4-shot分类例子，训练数据是几种类型图片，测试则是另外的分类数据。达到这种目的的方法是，令模型在学习时，能够达到类似聚类的效果，即类内相似，类间远离，从而使得拥有某些相近特征集合的数据（一类图片）能够映射到相近的空间中去（cos相似）。
1.3 网络结构搜索（NAS）
通过学习，去搜索最优的网络结构。主要方法有强化学习、遗传算法（进化算法）以及基于梯度的方法。本篇论文研究采用的是用遗传算法进行最优网络结构搜索。
2 方法实现
2.1 方法概述
通道剪枝可以用如下公式进行描述，即在限制条件下，尽量减小网络通道数。
本文实现通道剪枝分两个步骤，包括：（1）网络权重预测。（2）搜索最优网络结构。网络权重预测的目的在于，对于给定任意结构（同一个网络，不同剪枝情况下的结构），都能预测出适用于给定任务的权重。网络结构搜索的目的是，从不同剪枝策略中，选出最优的网络剪枝方案。具体为什么可以这么做，可以看这篇论文：RETHINKING THE VALUE OF NETWORK PRUNING
2.2 网络权重预测
网络权重预测网络为两层全连接层网络，FC网络输入为网络中各个层的通道数，下图中的Network encoding vector。训练时，随机选取通道数进行输入（比如对于拥有3层CNN的网络：输入为[3,5,12]或者[32,24,14]等），然后全连接输出结果当成原始网络剪枝后的权重，随机进行Reshape操作映射倒原始网络中，然后输入原始网络的训练数据，即下图中的MiniBatch（图像分类任务即为训练的图片）进行原始网络的训练，并计算损失，随后更新FC网络的权重。
2.3 最优网络搜索-遗传算法
使用遗传算法有以下优点：(1)不容易陷入局部最优。(2)可以方便加入硬件限制。硬件限制+精度要求即为图中的个体适应度，遗传算法可用流程图表示如下:
应用到网络结构搜索中，本文用输入的网络结构当成遗传算法中的编码，然后主要流程如下：
3 MobileNet实验
作者用该方法在MobileNet V1和Mobile V2上进行了实验，实验数据设置如下：
数据集为ImageNet2012；
训练集：1000分类，120万张图片；
验证集：1000分类，5万图片；
测试集：1000分类，10万张图片；
另外，实验设置输入图像分辨率：224×224
剪枝效果图如下，其中虚线即表示被剪枝的通道。
实验结果显示，本文方法与AutoML剪枝效果相当，如下：
同时，作者对剪枝结果进行了可视化，下图为V1剪枝结果。
部分参考文献
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