从零学习大模子（十）-----剪枝根本概念
剪枝的根本概念[*]模子压缩中的职位：剪枝是模子压缩中的重要技术之一，它通过减少模子的参数目来降低计算资源的需求。对于大型神经网络，尤其是像BERT、GPT等参数目级巨大的模子，剪枝可以有效地减少模子的内存占用和计算量，从而加快模子的推理速度并降低部署成本。
[*]重要性：剪枝的重要性在于它能够在尽量保持模子性能的前提下明显减小模子规模，使得深度学习模子在资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上也能够高效运行。剪枝不光可以降低存储和计算成本，还可以减少模子在推理阶段的延迟，使其更适合于实时应用。此外，剪枝技术对于边沿计算和云计算等场景下的模子部署也至关重要，由于它可以优化硬件使用率并节流能源斲丧。
结构化剪枝
结构化剪枝是一种对模子进行压缩的方法，通过剪去整个结构化的单元（如卷积核、通道、层等）来减少模子的复杂度。在这种方法中，模子的剪枝对象通常是具有特定结构的部分，例如卷积神经网络中的整个滤波器或通道，而不是单个权重参数。
工作原理：结构化剪枝的核心思想是找到模子中对终极猜测影响较小的结构化单元，并将其剪除。例如，在卷积神经网络中，可以根据通道对模子性能的贡献程度，将一些低贡献的通道剪掉。剪掉这些通道后，模子的输入和输出维度都会发生相应的变化，使得团体计算量减少，从而提高推理速度和效率。
[*]优点：
[*]硬件友好：由于结构化剪枝的剪除对象是整个通道、滤波器或层，因此剪枝后的模子仍然保留了规则的结构，能够更好地使用现有的深度学习硬件（如GPU和TPU）进行加速。这种规则性使得硬件在实行时可以充分使用矩阵运算的并行性，从而带来明显的推理加速效果。
[*]简化部署：结构化剪枝后的模子更轻易部署，由于剪枝后的模子结构保持了一定的规整性，适配现有的深度学习框架和推理引擎时不需要进行复杂的修改。
[*]缺点：
[*]精度损失较大：相比于非结构化剪枝，结构化剪枝通常会导致较大的精度损失，由于每次剪枝的单位较大，大概会对模子的表示能力产生较大影响。
[*]剪枝粒度较粗：由于剪枝的对象是整个滤波器或通道，因此机动性较差，无法像非结构化剪枝那样精致地控制模子的希罕程度。
常见方法：
[*]基于BN层的通道剪枝：使用Batch Normalization（BN）层的缩放因子作为剪枝尺度，剪掉缩放因子较小的通道，例如Network Slimming方法。
[*]L1范数剪枝：计算每个通道的L1范数，根据范数大小进行排序，剪除范数较小的通道。L1范数较小的通道被认为对模子输出的影响较小，因此可以被安全地剪掉。《Pruning Filters for Efficient ConvNets》
[*]应用场景：结构化剪枝主要应用于对实时性要求较高的场景，如移动端设备上的推理使命、边沿计算等。在这些场景中，计算资源受限，通过结构化剪枝可以明显降低计算量，从而实现更快的相应速度。
非结构化剪枝
非结构化剪枝是一种精致化的剪枝方法，通过移除神经网络中的单个权重毗连来减少模子的参数数目。这种方法并不范围于剪除整个滤波器或通道，而是逐个评估每个权重的重要性，剪去那些对模子输出影响较小的权重。
工作原理：非结构化剪枝的核心思想是找到对模子猜测贡献最小的个别权重，然后将其剪除，使得模子变得更加希罕。通常接纳某种度量尺度（如权重的绝对值）来衡量每个权重的重要性，绝对值较小的权重被认为对模子输出影响较小，可以被安全地剪掉。在剪枝后，模子通常需要再训练以恢复因剪枝而导致的性能损失。
[*]优点：
[*]高希罕度：非结构化剪枝可以实现非常高的希罕度，由于它直接针对单个权重进行剪除。这使得模子在参数数目上能够大幅度减少，特别适合在内存受限的环境中使用。
[*]精致化控制：由于非结构化剪枝的粒度非常细，可以准确地控制模子的希罕程度，从而实现较为平衡的剪枝效果，即在最小化精度损失的前提下最大化压缩比。
[*]缺点：
[*]硬件加速难度大：只管非结构化剪枝可以减少模子的参数数目，但由于其剪除的是个别权重，这通常会导致不规则的希罕结构。这种不规则性使得现有的硬件（如GPU和TPU）难以有效地使用希罕性进行加速，由于矩阵运算的并行性难以充分发挥。
[*]实现复杂：非结构化剪枝后的模子希罕性较高，但这种希罕结构难以直接被深度学习框架优化使用。因此，在推理阶段，需要专门的希罕矩阵运算优化策略或特定的希罕库来支持，以实现预期的加速效果。
常见方法：
[*]权重大小剪枝（Magnitude Pruning）：通过设定阈值，剪掉绝对值小于该阈值的权重 。最经典的方法之一是剪去权重绝对值最小的部分，渐渐增加希罕度。
[*]基于梯度的剪枝：使用反向传播过程中梯度的信息来判断哪些权重对损失函数贡献最小，进而将其剪除 ，例如使用梯度乘以权重的绝对值作为剪枝尺度。
应用场景：非结构化剪枝主要应用于内存受限但对实时性要求不高的场景，例如在一些需要将模子部署到低内存设备的环境下，大概在训练过程中进行希罕化以减少存储需求。固然非结构化剪枝的加速效果在硬件上大概不如结构化剪枝明显，但它在模子大小压缩方面的表现非常突出。
全毗连层剪枝
全毗连层剪枝是一种对神经网络中全毗连层进行压缩的方法，通过剪除全毗连层中的一些权重来减少参数数目和计算复杂度。全毗连层剪枝通常接纳权重大小作为重要性度量，剪掉那些绝对值较小的权重，由于这些权重对模子的团体猜测贡献较小。
工作原理：全毗连层剪枝的根本步骤包罗计算每个权重的重要性，然后根据设定的阈值进行剪除。权重的绝对值通常被用作衡量其重要性的指标，绝对值较小的权重意味着对输出影响较小，因此可以被剪除。剪枝后，模子需要再训练以恢复部分性能损失。
[*]优点：
[*]明显减少参数目：全毗连层是神经网络中参数数目最多的部分之一，通过剪枝可以明显减少模子的团体参数目，降低存储和计算需求。
[*]机动性高：全毗连层剪枝可以非常机动地调整剪枝比例，从而控制模子的压缩程度。
[*]缺点：
[*]硬件加速效果有限：由于全毗连层剪枝通常是不规则的（即非结构化的），因此在实际硬件中大概无法有效使用这种希罕性进行加速。
[*]大概影响模子的泛化能力：过分剪枝大概会导致模子的泛化能力降落，尤其是在数据量有限的环境下。
常见方法：
[*]权重剪枝（Weight Pruning）：对全毗连层中的权重进行剪枝，通常根据权重的绝对值大小进行剪除。
[*]量化剪枝结合：结合剪枝与量化技术，进一步减少全毗连层的存储需求。
应用场景：全毗连层剪枝主要用于需要降低模子存储和计算成本的场景，如在内存和计算能力有限的设备上运行深度学习模子。全毗连层剪枝对于模子中全毗连层占比高的网络（例如一些经典的MLP模子）尤其有效。
Transformer层剪枝
Transformer层剪枝是一种针对Transformer模子（如BERT、GPT等）中的自注意力模块和前馈网络进行剪枝的方法，旨在减少模子的参数目和计算开销。Transformer剪枝通常包罗层剪枝（Layer Pruning）、头剪枝（Head Pruning）以及权重剪枝等多种方式。
工作原理：Transformer层剪枝的核心思想是评估每个层、注意力头或权重对模子性能的重要性，然后根据评估结果去掉那些对模子性能贡献较小的部分。例如，头剪枝是指剪除自注意力机制中某些注意力头，这些头在终极输出中对猜测使命的影响较小。层剪枝则是直接去掉Transformer中的某些编码器或解码器层，从而减小模子的深度。
优点：
[*]明显减少计算复杂度：通过剪除部分层或注意力头，Transformer层剪枝可以明显减少模子的计算复杂度，降低推理时间，适合在资源受限的设备上部署。
[*]机动控制模子大小：剪枝可以机动地选择剪除的层数或注意力头数目，从而控制模子的压缩比例，适应差别应用场景的需求。
缺点：
[*]潜在的精度损失：剪枝过程大概导致模子性能降落，尤其是在去掉对模子猜测有较大贡献的层或注意力头时。因此，剪枝后的模子通常需要再训练以弥补性能损失。
[*]剪枝策略计划复杂：如何选择最优的剪枝策略是一个挑衅，需要结合使命需求和模子的具体结构来确定最佳的剪枝方案。
常见方法：
[*]头剪枝（Head Pruning）：剪除多头自注意力机制中的一些注意力头，保留最有用的部分。例如 。
[*]层剪枝（Layer Pruning）：剪除Transformer模子中的某些层，通常通过评估每层对终极使命的贡献来决定。例如 。
[*]权重剪枝（Weight Pruning）：雷同于其他神经网络中的权重剪枝，通过剪掉权重较小的部分来减小模子的参数目。
应用场景：Transformer层剪枝主要用于需要降低Transformer模子推理时间的场景，例如自然语言处理中的实时应用（如文天职类、呆板翻译等），以及在边沿设备上部署大规模预训练模子时。通过剪枝，可以在尽量保持模子精度的前提下大幅度提高模子的推理效率。
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