目录标题
- 序言
- 1.1 网络剪枝
- 1.2 问题解答
- 2.1 模型蒸馏
- 2.2问题解答
- 3.1 参数量化
- 4.1网络结构调整
- 4.2 回忆CNN知识点
序言
现在，我们关注的网络结构都是大参数的模型，虽然可能准确率不错，但是实际应用上，我们需要能够把模型应用在移动设备上，但移动设备上的计算力受限，所以模型无法应用，这个时候就有人提出模型压缩、模型蒸馏、Teacher-student等等方法。模型压缩是为了 可以用更少的参数来实现不错的效果。在延迟性、隐私性方面的性能不断提高。
1.1 网络剪枝
把网路的一些冗杂的参数剪掉。有些参数并没有起到很大的效果。我们要做的事情把这些冗杂的参数找出来，并裁掉。
90年代已经有人发表相关的论文，比如optimal brain damage等等优秀论文。
那么网络剪枝是怎么做的呢，大概的流程是怎么样子的呢？
（1）首先训练的一个大的network
（2）评估每一个参数/神经元的重要程度
那么怎么去评估这个重要性呢？最简单的方法是看他的绝对值。这个参数的绝对值越大，表示对网络的影响能力越大。越接近0表示对网络没什么影响。或者是life long learning中的bi值。
对于神经元呢，则计算神经元输出不为0的次数。
（3）剪掉不重要的参数
（4）通常此时的accuracy会下降一点
（5）通常会用train data重新训练一次 fine -tune 来提高acc
（6）然后再重复2，3来剪掉部分参数，再训练微调。
为什么不一次性剪掉大量的参数呢？因为一次性剪掉大量的参数，可能对你的网络上伤害太大了。可能伤害大到微调也无法恢复很好。所以一次性剪掉一点点。再重新训练，再剪掉参数，再重新训练，反复进行。知道得到一个比较小的模型。
1.2 问题解答
问题1：裁剪参数和裁剪神经元的区别是在哪呢？
（1）如果是修剪参数的话，会导致网络结构不规则，用pytorch不好写以及不好实现。而且当网络形状不规则的时候，你也不容易用矩阵乘法的做法来加速，难以用gpu来进行加速。所以我们一般会将被修剪掉的weights变成0，使得网络结构规则化。但是这样子做的话，我们还是存了这些参数，并没有做到缩小参数缩小网络这个目标呀。内存还是一样，因为一样数量的参数，尽管有些参数值是0.所以尽管你以为你剪裁来95%的参数，但是训练速度和内存还是很不行。因为模型根本没有变小。
（2）如果是修剪神经元的话，是直接把这个神经元和对应的参数拿掉，这样出来的网络结构上是比较容易操作的，也能够加速。所以修剪神经元可能会更好一点。
问题2：为什么不先训练一个小的network，再慢慢变大？ --答案不可以
因为大的network比较好train，小的network比较难train。
为什么会认为大的network比较好训练？一个小原因可能是大的network比较好optimize。
具体可以参考大乐透假设这个理解。https://arxiv.org/abs/1810.05270
直接train 小的模型 是无法得到大的模型的效果那么好。
而大的模型变小，效果却不会变的特别差。
问题3:如何裁剪冗杂的参数
评估Network中每个weight和neuron的重要性，裁剪掉不重要的weight或者neuron
（1）weight的重要性： 如果其值接近0，则说明该weight不重要，因此可以计算weight的L1或L2判断weight的重要性
（2）neuron的重要性：给定dataset，如果某个neural的输出都是0那么该neural是不那么重要的
问题4: 相关prune参数的论文研究
（1）大乐透假设 - Lottery Ticket Hypothesis
大乐透假设的论文链接： https://arxiv.org/abs/1803.03635
（2）Rethinking the value of Network Pruning
链接是： https://arxiv.org/abs/1810.05270
2.1 模型蒸馏
模型蒸馏是先train好一个大的network，然后再train一个小的network去学习大的network的行为。
大的network称为 Teacher ；小的network称为 Student
即当Teacher来预测一张数字的照片为 0.7的可能性为1，0.2的可能性为7，0.1的可能性为9.
这个时候，Student的网络结构是学习 Teacher的结果，而不是真实结果。
用交叉熵作为损失函数来更新迭代。
2.2问题解答
问题1: 为什么说让Student去跟着Teacher去学，会有比较好的结果？
因为Teacher，相对于label data，提供了更丰富的资料。比如，如上图所示，所以Student直接跟data去学，只会知道真实值为1.但是，如果跟Teacher去学，不仅仅会教导你这张照片有很大的可能性是1，而且，这张照片跟7长的很像，跟9也长的有点像。所以Student跟Teacher学习的话，会学到更多的东西。甚至有研究发现，对Student的训练中，从来没有给它看过7这个数字，Student也仍然可能正确地识别7，因为Student跟Teacher学习过 关于7的信息。
Student网络还可以把多个ensemble的teacher的行为学习起来，并成一个Student Net，具体做法是：
把多个Teacher的networks输出的结果，做一个平均得到的一个结果。接下来让Student去学习这个行为结果。所以最终就可以 让一个小的Student network去学习多个Teacher Nets，从而达到一个ensemble的效果。
最后在softmax输出类别的内容上Teacher需要做一个改进的是
正常是直接用Softmax输出判别为某一个label的概率是多少，如果是x1,x2,x3 = 100,10,1
结果就会像下图所示，输出的Y结果区分的并不明显。y1=1,y2=0,y3=0。那么跟直接从label data学习有什么区别呢，Student根本学习不到区别，这个时候加上一个temperature值，来使得y结果值区别比较明显。 能够让Student学习到不一样的信息。
3.1 参数量化
方法一，比如你之前用的是32个bit存参数，现在改为用16个bit来存参数/
方法二是 weights clustering。把不同的clustering取一个均值，压缩成一个小的网络
方法三是 binary weights，即weights are always -1 or +1
里面涉及到binary connect以及 binary nets 以及XNOR net。可以参观相关的论文。
比正常的网络好一点点，可能是因为规定-1和1 起到了 正则化的作用。
4.1网络结构调整
调整网络结构是提高网络效率最有效的方法。
在中间插多一层，参数其实是变少的。比如本身是 5x5 变成3x3 和3x3 其实参数是变少了。
参数减少了，但是感受野是一样的，做的事情是差不多的
4.2 回忆CNN知识点
假设我们是的图片是只有两个channel。如下图所示：
传统的方法是用 2x3x3的滤波器来提取特征；假设我们有4个这样的滤波器。则我们
将产生4个这样的feature maps。所需要训练的参数是 2x3x3x4 = 72
为了能够减少参数，提出一种改进的方法：depthwise convolution + pointwise convolution
depthwise convolution是指用2d的矩阵来滤波，不再像传统的3d的滤波器来滤波。
如果有一张照片是2个channel的，则直接用两个 矩阵一一对应出来的两张feature maps。具体如下图所示：
然后再用pointwise convolution来整合。pointwise convolution其实就是用4个 2x1x1的滤波器来做。然后出来就是4个feature maps，如下图所示：
所以这样子的做的，总共·需要的参数是 2x3x3 + 4x2x1x1= 18 + 8 = 26
相对于传统方法的参数有72个 大大的减少了参数量。
所以我们可以算一个公式：
计算传统的参数所需：
假设m个滤波器 ，矩阵长度是 LxL，channel数为n 则参数所需是： m x n x L x L
而新的方法是：
n x L x L + m x n x 1 x 1 = L x L + mn
所以ratio为
(mm+LL) / mnLL= 1/LL + 1/mm
广泛的应用有 SquzzzeNet\ MobileNet \ ShuffleNet \ Xception
其中最有名就是MobileNet，MobileNet就是为了深度学习可以应用在手机上而提出的。
