剪枝参考视频
本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝，内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。

剪枝简介

在介绍剪枝之前，首先来过参数化这个概念，过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解，去捕捉数据中微小的变化信息，一旦完成迭代式的训练之后，网络模型在推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础提出来的。剪枝算法的核心思想就是减少网络模型中参数量和计算量，同时尽量保证模型的性能不受影响。

剪枝步骤

对模型进行剪枝有三种常见的做法：

1、先训练一个模型 ，然后对模型进行剪枝，最后对剪枝后模型进行微调。这种方法是三种方法中用的最多的。
2、直接在模型训练过程中进行剪枝，最后对剪枝后模型进行微调。
3、直接进行剪枝，然后从头训练剪枝后的模型。

上述做法中提到的对模型进行剪枝具体步骤如下：

第一步训练： 是对网络模型进行训练。在剪枝流程中，训练部分主要指预训练，训练的目的是为剪枝算法做准备；

第二步剪枝： 在这里面可以进行如细粒度剪枝、向量剪枝、核剪枝、滤波器剪枝等各种不同的剪枝算法。其中很重要的一点，就是在剪枝之后，对网络模型进行评估，看是否符合要求。剪枝之前需要确定需要剪枝的层，设定一个裁剪阈值或者比例。在具体实现上，通过修改代码加入一个与参数矩阵尺寸一致的Mask矩阵。Mask矩阵中只有0和1，它的实际作用是微调网络；

第三步微调： 微调是一个的必要的步骤，它能恢复被剪枝操作影响的模型性能。结构化剪枝会对原始模型的结构进行调整，因此剪枝后的模型虽然保留了原始模型的参数，但是由于模型结构的改变，模型的表达能力会受到一定程度的影响。具体实现上，在计算的时候先乘以该Mask矩阵，Mask为1的参数值将继续训练，并通过反向传播调整梯度，而Mask为0的部分因为输出始终为0则不对后续部分产生影响。

结构化剪枝与非结构化剪枝

如图所示，从左到右，剪枝的粒度是递增的，最左边的非结构化剪枝粒度最小，右边结构化剪枝中的层级、通道级、滤波器级剪枝粒度依次增大。

非结构化剪枝

非结构化剪枝主要是对一些独立的权重或者神经元进行剪枝，就是随机的剪，是粒度最小的剪枝。问题是如何确定要剪哪些东西呢？

最简单的方法是预定义一个阈值，低于这个阈值的权重被剪去，高于的被保留。但是有三个主要缺点：

1、阈值与稀疏性没有直接联系;
2、不同的层应该具有不同的灵敏度;
3、这样设置阈值可能会剪掉太多信息，无法恢复原来的精度。

结构化剪枝

图中右边这三个是结构化剪枝，结构化的剪枝是有规律、有顺序的。对神经网络，或者计算图进行剪枝，几个比较经典的就是对layer进行剪枝，对channel进行剪枝，对Filter进行剪枝，剪枝粒度依次增大。

在滤波器剪枝中，有一种方法是使用滤波器的Lp范数来评估每个滤波器的重要性（p为1则使用L1范数，p为2则使用L2范数）。通常，L范数较小的滤波器的卷积结果导致相对较低的激活值，因此对模型的最终预测具有较小的数值影响。根据这种理解，这种小Lp范数的滤波器将比那些大Lp范数滤波器更容易被剪掉。

结构化剪枝的优点是：大部分算法保留原始卷积结构，不需要专用硬件就可以实现；缺点是：剪枝算法相对复杂。

静态剪枝与动态剪枝

上图显示了静态剪枝和动态剪枝之间的差异。静态剪枝在推理之前离线执行所有剪枝步骤，而动态剪枝是在运行时执行。

静态剪枝

静态剪枝在训练后和推理前进行剪枝。在推理过程中，不需要对网络进行额外的剪枝。 静态剪枝通常包括三个部分：剪枝参数的选择；剪枝的方法；选择性微调或再训练；

再训练可以提高修剪后的网络的性能，以达到与未修剪时的网络相当的精度，但可能需要大量的计算时间和能耗。

静态剪枝存储成本低，适用于资源有限的边缘设备，但是也存在三个主要问题：

1、通道的删除是永久性的，对于一些较为复杂的输入数据，可能无法达到很好的精度，这是因为有些通道已经被永久剪掉了。
2、需要精心设计要剪的部分，不然容易造成计算资源的浪费。
3、神经元的重要性并不是静态的，而且神经元的重要性很大程度上依赖于输入数据，静态的剪枝很容易降低模型的推理性能。

动态剪枝

网络中有一些奇怪的权重，他们在某些迭代中作用不大，但在其他的迭代中却很重要。动态剪枝就是通过动态的恢复权重来得到更好的网络性能。动态剪枝在运行时才决定哪些层、通道或滤波器不会参与进一步的活动。动态剪枝可以通过改变输入数据来克服静态剪枝的限制，从而潜在地减少计算量、带宽和功耗。而且动态剪枝通常不会执行微调或重新训练。

与静态剪枝相比，动态剪枝能够显着提高卷积神经网络的表示能力,从而在预测精度方面取得更好的性能。同样，动态剪枝也存在一些问题：

1、之前有方法通过强化学习来实现动态剪枝，但在训练过程中要消耗非常多的运算资源。
2、很多动态剪枝的方法都是通过强化学习的方式来实现的，但是”阀门的开关“，是不可微的，也就是说，梯度下降法在这里是用不了的。
3、存储成本高，不适用于资源有限的边缘设备。

硬剪枝与软剪枝

硬剪枝与软剪枝都是对Filter进行剪枝，是结构化剪枝中粒度最大的剪枝。

硬剪枝

硬剪枝在每一轮后，会将卷积核直接剪掉，被剪掉的卷积核在下一轮中不会再出现。这类的剪枝算法通常从模型本身的参数出发，寻找或者设计出合适的统计量来表明连接的重要性。通过对重要性的排序等算法，永久删除部分不重要的连接，保留下来的模型即为剪枝模型。但是也存在一些问题：

1、模型性能可能会降低；
2、依赖预先训练的模型。

软剪枝

相比较于硬剪枝，软剪枝在进行训练时，上一轮中被剪掉的卷积核在本轮训练时仍参与迭代，只是将其参数置为0，因此那些卷积核不会被直接丢弃。

在每轮训练中，根据不同的数据对完整模型进行优化和训练。在每轮之后，为每个加权层计算所有滤波器的L2范数，并将其作为滤波器选择的标准。然后，通过将相应的滤波器权重设置为零来修剪所选择的滤波器，随后是下一轮训练。最后，原始的深度神经网络模型被修剪成一个紧凑而有效的模型。

软剪枝一般有四个步骤：

1、滤波器选择： 使用L2范数来评估每个滤波器的重要性。具有较小L2范数的滤波器的卷积结果会导致相对较低的激活值，从而对网络模型的最终的预测结果有较小的影响。所以这种具有较小L2范数的滤波器将更容易被剪掉。
2、滤波器剪枝： 将所选滤波器的值设置为零。这可以暂时消除它们对网络输出的影响。然而，在接下来的训练阶段，这些滤波器仍然可以被更新，以保持模型的高性能。在滤波器剪枝步骤中，可以同时修剪所有加权层。此外，要对所有加权层使用相同的剪枝率。
3、重建： 在剪枝步骤之后，再训练一个轮来重构修剪后的滤波器。修剪滤波器通过反向传播被更新为非零。这样，经过软剪枝的模型可以具有与原始模型相当的性能。
4、获得紧凑模型： 重复以上3个步骤。当模型收敛后，我们可以得到一个包含许多“零滤波器”的稀疏模型。一个“零过滤器”对应于一个特征图。对应于那些“零过滤器”的特征图在推理过程中将总是零。移除这些过滤器以及相应的特征图不会有任何影响。