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深入浅出的模型压缩：你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作

發布時間：2024/8/1 编程问答 44 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了深入浅出的模型压缩：你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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作者丨科技猛獸

編輯丨極市平臺

導讀

本文首先介紹了模型壓縮領域的指標含義，并通過梳理文獻，介紹了模型壓縮領域常用的方法。隨后對Slimming這一模型壓縮方法進行了詳細介紹，并講解了Slimming操作壓縮GAN模型的細節。?

如何衡量模型的復雜度？

在學習slimming操作之前的很重要一步是搞懂模型壓縮領域的指標的含義。很多優秀的CNN模型在部署到端側設備時會遇到困難，主要難在下面這3個方面。它們也是模型壓縮領域關注的3個參數：

model size
Runtime Memory
Number of computing operations
model size

就是模型的大小，我們一般使用參數量parameter來衡量，注意，它的單位是個。但是由于很多模型參數量太大，所以一般取一個更方便的單位：兆(M)?來衡量。比如ResNet-152的參數量可以達到60 million = 0.0006M。

有些時候，model size在實際計算時除了包含參數量以外，還包括網絡架構信息和優化器信息等。比如存儲一個一般的CNN模型(ImageNet訓練)需要大于300MB。

這里你可能會有疑問：剛才的單位是M，怎么這里出來了個MB？是不是寫錯了？

肯定沒有，我們需要注意這里的M和MB的換算關系：

比如說我有一個模型參數量是1M，在一般的深度學習框架中(比如說PyTorch)，一般是32位存儲。32位存儲的意思就是1個參數用32個bit來存儲。那么這個擁有1M參數量的模型所需要的存儲空間的大小即為：1M * 32 bit = 32Mb = 4MB。因為1 Byte = 8 bit。

所以讀到這里你應該明白說一個模型的model size，用M和MB其實是一樣的意思。

那你可能還會有疑問：是不是一定要用32位存儲？

這個問題很好，現在的quantization技術就是減少參數量所占的位數：比如我用8位存儲，那么：

所需要的存儲空間的大小即為：1M * 8 bit = 8Mb = 1MB。

更有甚者使用二值神經網絡進一步減小參數量所占的位數(權值被限制為{-1, 1}或{-1, 0, 1})，后文有論文的鏈接，有空再專門介紹這個方法吧。下面簡單介紹下參數量的計算方法：

卷積層參數量的計算方法：

如圖中第2行所示為卷積核：這些卷積核時權重共享的，所以參數量為：

全連接層參數量的計算方法：

Run time Memory

就是模型實際運行時所占的內存。注意這個指標與只存儲模型參數所占的存儲空間的大小是不一樣的，這個指標更大。這對于GPU來講不算是問題，但是對于硬件能力極為有限的端側設備來說就顯得無法承受了。它的單位是兆字節 (MB)。

Number of computing operations

就是模型的計算量，有FLOPs和MACs兩種衡量的方式、簡而言之，前者指的是乘加的數量，而后者指運算量。比如ResNet-152在前向傳播一張256 * 256的圖片的運算量可以達到20 GFLOPs。下面簡單介紹下模型計算量的計算方法：

第1種：FLOPs：

卷積層FLOPs的計算方法：

只需在parameters的基礎上再乘以feature map的大小即可，即對于某個卷積層，它的FLOPs數量為：

如果計算?，則?

為?的運算量。

全連接層FLOPs的計算方法：

對于全連接層，由于不存在權值共享，它的FLOPs數目即是該層參數數目：

為乘法的運算量，?為加法的運算量。

第2種：MACs：

MACs與FLOPs的關系：

設有全連接層為：

y = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]*x[2] + ... + w[n8]*x[8]

對于上式而言共有9次乘加，即9MACs（實際上，9次相乘、9-1次相加，但為了方便統計，將計算量近似記為9MACs。所以近似來看?。(需要指出的是，現有很多硬件都將乘加運算作為一個單獨的指令)。

全連接層MACs的計算：

激活層MACs的計算：

激活層不計算MAC，計算FLOPs。假設激活函數為：

則計算量為?FLOPs。

假設激活函數為：

則計算量為?FLOPs(乘法，指數，加法，除法)。

在計算FLOPS時，我們通常將加，減，乘，除，求冪，平方根等計為單個FLOP。

但是，實際上，我們通常不計這些操作，因為它們只占總時間的一小部分。通常只計算矩陣乘法和點積(dot product)，忽略激活函數的計算量。

卷積層MACC的計算：

關于這些指標，更詳細的解讀以及對應的代碼實現可以參考：

科技猛獸：PyTorch 63.Coding for FLOPs, Params and Latency
https://zhuanlan.zhihu.com/p/268816646

Literature Review for Model Compression：

學會計算模型的復雜度之后，下面的任務就是壓縮這個模型。在模型壓縮領域，有一些常用的方法，比如：剪枝，量化，蒸餾，輕量化模塊設計，低秩分解，加法網絡等等。因為方法類別太豐富，這里就簡單做個文獻綜述：

1 剪枝就是通過去除網絡中冗余的channels,filters, neurons, or layers以得到一個更輕量級的網絡，同時不影響性能。?代表性的工作有：

奇異值分解SVD(NIPS 2014)：?Exploiting linear structure within convolutional networks for efficient evaluation
韓松(ICLR 2016)：?Deep compression: Compressing deep neural networks with pruning, trained quantization and huffman coding
(NIPS 2015)：?Learning both weights and connections for efficient neural network
頻域壓縮(NIPS 2016)：?Packing convolutional neural networks in the frequency domain
剪Filter Reconstruction Error(ICCV 2017)：?Thinet: A filter level pruning method for deep neural network compression
LASSO regression(ICCV 2017)：?Channel pruning for accelerating very deep neural networks
Discriminative channels(NIPS 2018)：?Discrimination-aware channel pruning for deep neural networks
剪枝(ICCV 2017)：?Channel pruning for accelerating very deep neural networks
neuron level sparsity(ECCV 2017)：?Less is more: Towards compact cnns
Structured Sparsity Learning(NIPS 2016)：?Learning structured sparsity in deep neural networks

2 輕量化模塊設計就是設計一些計算效率高，適合在端側設備上部署的模塊。?代表性的工作有：

Bottleneck(ICLR 2017)：?Squeezenet: Alexnet-level accuracy with 50x fewer parameters and 0.5 mb model size
MobileNet(CVPR 2017)：?Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications
ShuffleNet(CVPR 2018)：?Shufflenet: An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices
SE模塊(CVPR 2018)：?Squeeze-and-excitation networks
無參數的Shift操作(CVPR 2018)：?Shift: A zero flop, zero parameter alternative to spatial convolutions
Shift操作填坑(Arxiv)：?Shift-based primitives for efficientconvolutional neural networks
多用卷積核(NIPS 2018)：?Learning versatile filters for efficient convolutional neural networks
GhostNet(CVPR 2020)：?GhostNet: More features from cheap operations

3 蒸餾就是過模仿教師網絡生成的軟標簽將知識從大的，預訓練過的教師模型轉移到輕量級的學生模型。?代表性的工作有：

Hinton(NIPS 2015)：?Distilling the knowledge in a neural network
中間層的特征作為提示(ICLR 2015)：?Fitnets: Hints for thin deep nets
多個Teacher(SIGKDD 2017)：?Learning from multiple teacher networks
兩個特征得新知識再transfer(CVPR 2017)：?A gift from knowledge distillation: Fast optimization, network minimization and transfer learning

4 量化就是減少權重等的表示的位數，比如原來網絡權值用32 bit存儲，現在我只用8 bit來存儲，以減少模型的Memory為原來的?；更有甚者使用二值神經網絡。?代表性的工作有：

量化：
(ICML 2015)：?Compressing neural networks with the hashing trick
(NIPS 2015)：?Learning both weights and connections for efficient neural network
(CVPR 2018)：?Quantization and training of neural networks for efficient integer-arithmetic-only inference
(CVPR 2016)：?Quantized convolutional neural networks for mobile devices
(ICML 2018)：?Deep k-means: Re-training and parameter sharing with harder cluster assignments for compressing deep convolutions
(CVPR 2019)：?Learning to quantize deep networks by optimizing quantization intervals with task loss
(CVPR 2019)：?HAQ: Hardware-Aware automated quantization with mixed precision.

二值神經網絡：
Binarized weights(NIPS 2015)：?BinaryConnect: Training deep neural networks with binary weights during propagations
Binarized activations(NIPS 2016)：?Binarized neural networks
XNOR(ECCV 2016)：?Xnor-net: Imagenet classification using binary convolutional neural networks
more weight and activation(NIPS 2017)：?Towards accurate binary convolutional neural network
(ECCV 2020)：?Learning Architectures for Binary Networks
(ECCV 2020)：?BATS: Binary ArchitecTure Search

5 低秩分解就是將原來大的權重矩陣分解成多個小的矩陣，而小矩陣的計算量都比原來大矩陣的計算量要小。?代表性的工作有：

低秩分解(ICCV 2017)：?On compressing deep models by low rank and sparse decomposition
樂高網絡(ICML 2019)：?Legonet: Efficient convolutional neural networks with lego filters
奇異值分解(NIPS 2014)：?Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation

6 加法網絡就是：利用卷積所計算的互相關性其實就是一種“相似性的度量方法”，所以在神經網絡中用加法代替乘法，在減少運算量的同時獲得相同的性能。?代表性的工作有：

(CVPR 20)：?AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?
(NIPS 20)：?Kernel Based Progressive Distillation for Adder Neural Networks
(Arxiv)：?AdderSR: Towards Energy Efficient Image Super-Resolution

7 Slimming：

(ICCV 2017)：清華張長水，黃高團隊：?Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
(ECCV 2020)：得克薩斯大學奧斯汀分校團隊：?GAN Slimming: All-in-One GAN Compression by A Unified Optimization Framework

Slimming：

而本文要講的方法名字叫做slimming，它相比于上面這些方法，優點是什么？

答：?上面這些方法(1-6)有2個缺點：

只能解決上面講的3個指標(model size, runtime memory, number of computation numbers)中的1-2個，即比如剪枝減少了模型參數量，可是運行時占得內存空間仍舊很大因為許多Memory花在了activation map上面，而不是weights上面，另外有的pruning方法需要專門的硬件電路；或是比如量化可以減少model size，可是運行時占得內存空間仍舊很大，Latency也沒有下降，因為你得把權重還原回去。這是第一個缺點。

許多技術依賴于specially designed software/hardware accelerators，即如果我想用這個方法，丫還得專門去買你們設計的硬件電路芯片或者對應的軟件[○･｀Д′･ ○]。有一個組的很多文章都是這樣。換句話說，以上這些壓縮方法不夠general-purpose。

而Slimming這個模型壓縮方法，就是為了解決這兩個問題而生的。

具體是咋做的呢？

總體思路：實現一種channel-level的sparsity，就是在通道數上面稀疏化。本質是識別并剪掉那些不重要的通道(identify and prune unimportant channels)。

模型壓縮可以在weight-level, kernel-level, channel-level 或者 layer-level上進行，為什么要在channel-level上面著手？

weight-level往往需要特殊的硬件加速器或軟件來實現fast inference。

layer-level只適用于一些特別深的模型，比如超過50層的模型，但是不是很靈活。

相比之下，channel-level 取得了靈活性和實現方便程度的折中。

具體的做法可以用下面這幅圖來表示：

slimming的具體做法

首先我們可以給每個channel定義一個scaling factor?，這個值在前向傳播時要和這個channel的輸出值乘在一起。在訓練網絡時，這個scaling factor與其他的權重一起訓練，目標函數如下式：

只是為這個scaling factor?加上了sparsity regularization的罰項。其中?代表正常的訓練數據，?代表權重。在實驗中取?，即使用?范數。

訓練完后。把scaling factor比較小的channel視為是unimportant channel，剪掉。

剩下的部分網絡(上圖右)就是壓縮后的網絡，即compact model。

所以，這個scaling factor?的作用相當于是 an agent for channel selection。重要的是因為它們與網絡聯合優化，使得模型可以自動識別unimportant channel，可以安全地剪掉，而不影響性能。

所以，有了這個scaling factor，就可以實現模型channel的壓縮。

現在的問題是：scaling factor如何得到？

我們將它與Batch Normalization聯系起來，在BN中：

這里的?和?是trainable affine transformation parameters (scale and shift)。

所以，可以直接使用BN中的?參數作為我們要找的scaling factor?。這樣，網絡就不用做出任何的修改而直接訓練。

而且，使用這種方式得到scaling factor?是最便捷的方式了，相比下面這幾種實現方式：

如果我們放棄BN而給模型每一層加上一個scaling層：那么這個scaling層的參數將會是無意義的。因為convolution層和scaling層都是線性變換(Linear Transformation)，你用這個scaling層，和把卷積層的weights調大一點結果是一樣的。

如果我們在BN層之前加上一個scaling層：那么?帶來的scaling的效應將會被BN層的normalization的作用抹去。

如果我們在BN層之后加上一個scaling層：那么每個channel將會有2個scaling factor，沒有必要。

以這樣的方式進行訓練，有的channel的scaling factor就會是接近0的，那么就剪掉這些channel。那么scaling factor的閾值如何設計呢？比如我想剪掉70%的channel，那么閾值就設定在scaling factor排名70%左右的位置。

還有一個要解決的問題就是accuracy loss的問題，當剪枝率較大的時候，可能會帶來精度的下降，此時我們通過fine-tune來補償。

更有趣的是，這一過程還可以重復進行，如下圖所示：

Slimming操作流程圖，Slimming一時爽，一直Slimming一直爽。

就是sliming一次，得到小模型之后再次slimming，得到更小的模型。slimming一時爽，一直slimming一直爽。

最后一個要解決的問題就是存在跨層連接的問題：有的網絡(比如VGG, AlexNet)不存在跨層連接，但是像ResNet和DenseNet這種存在跨層連接的，就需要做一些調整。

作者在下面的數據集上展示了這種方法的效果：

Slimming操作的實驗結果

表中60% pruned的含義是剪掉了60%的channel數。

Baseline是指不使用sparsity regularization進行訓練。

壓縮后的評價指標參數量和計算量分別在Parameter和FLOPs這2列展示。

對比結果可得：Slimming操作使參數量和計算量都有下降，且模型的精度提升了。

消融實驗1：

接下來我們評估下剪枝率對模型的影響的大小：

如果剪枝率設的比較低，則對于壓縮模型意義不大；可如果設置的太高，又會很影響模型的精度。所以通過在CIFAR-10上面訓練DenseNet-40，取超參數?，得到下面的結果：

剪枝率的影響

可以得到下面的結論：

當剪枝率超過一定的閾值時，精度會大大降低。
Finetuning過程可以補償精度的下降。
當使用sparsity罰項時，即使不fine-tuning，性能也會優于baseline。

消融實驗2：

接下來我們評估關于sparsity罰項的超參數?對結果的影響：

Distributions of scaling factors in a trained VGGNet under various degree of sparsity regularization

超參數?的作用是驅使scaling factor?的距離拉大，以使得剪枝對模型的影響減少。

當超參數?越來越大時，scaling factor?之間的距離將越拉越大。有的channel將會變得越來越不重要，以極小化剪掉它們給模型帶來的影響。

Slimming操作壓縮GAN模型

問：蒸餾，剪枝，量化?都是模型壓縮的技巧，它們可以結合在一起使用嗎？

答：可以。?在普通的深度學習分類模型上，已有很多成功的把三者結合起來的例子，比如：

ICLR 2016 Best Paper：?韓松老師的Deep compression: Compressing deep neural networks with pruning, trained quantization and huffman coding

問：?既然如此，相同的做法可以復制到GAN模型上嗎？

答：?并不容易。因為GAN模型存在眾所周知的training instability，即訓練不穩定的問題。

問：?那這個問題可以克服嗎？

答：GAN Slimming?就是用來解決這個問題，它的特點有：

end-to-end：端到端
unified：統一的框架
combining multiple compression means：包含多種壓縮方法

具體是怎么做的？

答：channel pruning + quantization

而這步channel pruning的過程就相當于是上一節介紹的slimming操作。

我們從GAN的訓練過程說起：

首先GAN模型的訓練是一個minmax optimization的問題：

因為實際部署時只需要Generator而不需要Discriminator，所以我們只需要壓縮G即可。

要對Generator進行壓縮，我們定義小的Generator為?，預訓練一個原模型?。通過蒸餾操作，即下面的目標函數來減少二者的距離：

下面的問題是：如何定義?的結構？

按照蒸餾distillation的辦法，直接減少的channel數即可。可是實驗發現這樣做對性能影響較大。

按照我們的slimming的操作，我們為trainable scaling parameter?增加一個罰項?，這個scale factor就來自于 normalization layers。

定義生成器?的參數為?，我們把目標函數重寫為：

式中?是超參數。

量化方面，我們針對activations和weights進行量化，使用2個量化器?和?（這個量化器是什么先別著急，下面會詳細講解~）。量化后的weights可以表示為?，我們使用?代表經過量化器?和?量化之后的小生成器?。最終包含蒸餾，剪枝，量化的目標函數為：

式中代表小生成器?的參數，?代表判別器?的參數。

藍色代表蒸餾部分。

綠色代表剪枝部分。

紅色代表量化部分。

訓練方式依舊是minmax方法：

這樣的一套流程可以視作是一種特殊的NAS過程，其中，student generator由teacher generator經剪枝，量化而來。它的特點是：

每一步操作可解釋。

輕量化，穩定。

不需要NAS方法耗費大量的計算資源與精心設計搜索空間。

端到端優化策略

要優化19式，我們需要解決3個問題：

minmax優化本身就是不穩定的。
更新?的權重會遇到不可微分的量化參數，如何應用梯度下降？
更新罰項參數?，罰項是?范數，也是不可微的，如何應用梯度下降？

首先看更新?的問題：

19式中包含?的只有前兩項，因此這個問題可以被等效為：

要使用梯度下降更新?，就必須先求出這個東西：?。

但由于和?的不可微分性，無法直接求梯度。

現在開始著手解決這個問題：

首先觀察到和?屬于元素級操作，專業術語叫做element-wise operation。

所以，我們只需要解決標量scalar的不可求導問題，那么向量，矩陣的問題也就解決了。

無法對梯度求導的根本原因是和?在經過量化以后，變成了不可微分的值。

我們定義?和?分別為activation和weight中的一個標量。

要解決量化的不可導問題，那就首先要了解量化的過程是個啥。

量化 (Quantization)?一詞，如果你學過數字電路或者控制理論的話應該并不陌生，看一副圖片吧~

采樣-保持電路及其輸出

數字電路的A/D轉換器通常要經過4個步驟：采樣，保持，量化和編碼。

采樣就是：?對連續變化的模擬信號定時地測量，抽取其樣值，采樣結束后，再將此取樣信號保持一段時間，使A/D 轉換器有充足的時間進行A/D轉換。采樣-保持電路就是完成該任務的。其中，采樣頻率越高，采樣越密，采樣值就越多，采樣-保持電路的輸出就越接近于輸入信號。因此對采樣頻率提出了一定的要求，必須滿足采樣定理。

量化就是：?如果要把變化范圍在?的模擬電壓轉換為3位二進制代碼的數字信號，由于3位二進制代碼只有?即8個數值，因此就必須將模擬電壓平分為8個等級。每個等級規定一個基準值，例如?為一個等級，基準值為0V，二進制代碼為000；?為一個等級，基準值為7V，二進制代碼為111。凡屬于某一等級范圍內的模擬電壓值，就用該級電壓的基準值去表示。例如?，它在?之間，就用該級的基準值3V來表示，代碼是011。顯然，相鄰兩級間的差值是?。

所謂量化，在數電里面，就是把采樣電壓轉換為某個最小電壓整數倍的過程，編碼就是用二進制代碼來表示量化后的量化電平。

有點扯遠了，說這么一段的目的就是為了使你看懂：量化在深度學習里面，就是把權重weights看作是模擬電壓，把它轉換為一個編碼，這個編碼可以是二進制的。你比如說我想量化為3位，3 bit，那么這個二進制代碼就是000-111，如下圖所示。你再比如說我想量化為1位，1 bit，那么這個二進制代碼就是{-1, 1}。

量化為3位

還回到我們的GAN Slimming里面，現在的任務是量化和?：

量化?：把?clamp到一個范圍里面：?，假設量化到?位。那么一共就有?種編碼。每個編碼占的長度就是?。所以量化器?可以寫作是：

你細品一下，這個公式是不是和上面模擬電壓?的量化過程一模一樣？

量化?：?這個參數有正有負，所以我們先取絕對值，每個編碼占的長度就是?，假設量化到?位(?)，那么一共就有?種編碼。量化器?可以寫作是：

接下來就是最棘手的不可微分問題(non-differentiable)，使用pseudo gradient代指梯度，對于activation quantization，我們有：

對于weight quantization，我們有：

就是量化之后，對?或者?求導都不改變梯度，即量化后的值對量化前的值得導數認為是1。

這樣我們就能計算?了，也就可以使用梯度下降更新?了。

接下來看更新?的問題：

19式中包含?的項保留，因此這個問題可以被等效為：

因為?范數這一項無法直接求導，所以我們采用近似梯度下降更新：

這一步其實也很好理解：因為?由標量組成，我們考慮它的一個分量(標量)，所以?范數無非也就2種情況：當?時為?；當?時為?。所以當?時梯度應當多減掉一個?；當?時梯度應當多加上一個?。上式的意思就是這樣。

要細究深層次的詳細原因，就不得不從近端梯度下降開始說起，由于這部分內容很長，所以不在本文中詳細展開，具體可以閱讀下文：

科技猛獸：機器學習中的數學理論2：近端梯度下降
https://zhuanlan.zhihu.com/p/277041051

最后看更新?的問題：

19式中包含?的項保留，因此這個問題可以被等效為：

注意這里更新遵循的是gradient ascend的方法。

接下來就是按照GAN的訓練方式去迭代更新?和?了，在更新?時，更新里面的權重?和?，更新?時，更新里面的權重?即可。

最后一個問題是蒸餾的距離度量函數?該如何選擇？

傳統的蒸餾辦法使用一些soft label + KL divergence的方法。

這里我們使用perceptual loss。所以最終的算法流程為：

GAN Slimming算法流程

其中，4,5兩步更新?的參數；6這一步更新?的參數，交替進行。

實驗部分：

我們先把這種方法應用在CycleGAN上面，得到如下結果：

CycleGAN原模型

CycleGAN壓縮模型

表中?代表的含義是：

它們分別代表model size的壓縮比，計算量的壓縮比，結果FID的優化度。

GS-32就是不進行量化的32位存儲。GS-8就是Slimming操作完成的8位存儲的結果。

我們發現：GS-8與GS-32相比在結果差不多的前提下，多壓縮了4倍。

在winter-to-summer這個數據集上，GS-8可以壓縮31倍之多。下圖展示了一些可視化實驗結果：

GAN Slimming可視化實驗結果

消融實驗：

作者又做了其他一些方法1的實驗作為對比：

D：Distillation：只使用蒸餾技術，來自1的方法。

CEC：來自2的方法。

D+CP：Distillation與channel pruning一起用。

CP+D：channel pruning與Distillation一起用。

GS-8 (MSE)：GS-8 換成MSE Loss。

PostQ：GS-32+Quantization：先使用GS-32，再使用8 bit量化和fin-tune。

不同方法消融實驗對比結果

參考文獻：

[1] Distilling portable Generative Adversarial Networks for Image Translation
[2] Co-Evolutionary Compression for Unpaired Image Translation
[3] Convex Optimization, Lecture 7, CMU
[4] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
[5] GAN Slimming: All-in-One GAN Compression by A Unified Optimization Framework
[6] Proximal Gradient Descent (by Ryan Tibshirani from CMU)：http://stat.cmu.edu/~ryantibs/

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深入浅出的模型压缩：你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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